初等中等教育－055
令和３-５年度プロジェクト研究報告書

学力アセスメントの在り方に関する調査研究
報告書

令和６年（2024 年）３月
研究代表者 梅澤 敦
（国立教育政策研究所 所長特別補佐（全国学力・学習状況調査 CBT 化担当））

はしがき
本調査研究は、国立教育政策研究のプロジェクト研究「学力アセスメントの在り方に関する調査研究」（令和３～５年度）において行った研究の成果を報告書に取りまとめたものである。
現在、文部科学省では、学校における１人１台端末と高速大容量の通信ネットワークを一体的に整備し、それらを活用して全ての子供たちの可能性を引き出す、個別最適な学びと協働的な学びの実現に向けた GIGA
スクール構想を推進している。また、CBT による学力調査が国際的な標準となりつつある中で、我が国においても、CBT の特性・利点を活かした出題等、調査の一層の質の向上を図るとともに、教育データの収集・分析・利活用の充実による EBPM のさらなる推進を図るため、全国学力・学習状況調査等においても、CBT 化に向けた検討・取組を進めることが急務である。また、児童生徒の学習指導の改善や地方の教育施策の検証に資する観点からは、学習指導要領の趣旨の十全な実現を期するとともに、次期改訂に向けて適切に対応する必要がある。こうした中、調査問題の CBT 化にとどまらず、Society5.0 に向けて学習をめぐる新しい評価
改善のサイクルを確立することが求められている。
そこで、本研究では、先行事例等を踏まえ、学習科学、教育測定、教科教育、データサイエンス及び実務的知見等を架橋して、CBT 移行を展望した作問・結果分析の枠組みの在り方を検討するとともに、新たなPDCA サイクルの要となる学力アセスメントの改善充実に向けた調査研究を行った。
本報告書の主な内容は、以下のとおりである。
第１部 教育改革に対応した学力アセスメントの在り方について
第２部 教科等横断的な視点に立った資質・能力を見取る調査の仕組みについて
第３部 CBT・IRT の導入を踏まえた作問・結果分析のＰＤＣＡサイクルについて
第４部 IRT を活用した学力調査の在り方について
第５部 学力調査等の教育データを使った分析・研究についてのモデルケース考察
第６部 本研究のまとめと今後の展望について
第２部では主に教科教育及び教育測定、第３部では学習科学、第４部では教育測定、第５部ではデータサ
イエンス及び実務的知見を中心に調査研究を進めており、各部においてもその結果についてまとめている。
本報告書が、我が国における学力アセスメントの在り方を検討する上で参考資料として活用されることを願うとともに、本研究の推進に御協力を頂いた方々に心から感謝申し上げたい。

2024（令和６）年３月

研究代表者
国立教育政策研究所 所長特別補佐（全国学力・学習状況調査 CBT 化担当）
梅澤 敦

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報告書.indd

1

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16:27:01

研究組織＜令和３年度＞
氏名

所属・職名

研究
代表者

鈴木 敏之

備考

教育課程研究センター長

佐藤 安紀
銀島 文

次長

共同代表者 又は教育データサイエンスセンター準備室 センター長

副代表者

教育課程研究センター総合研究官

総括班

教育データサイエンスセンター準備室 副センター長
白水 始

初等中等教育研究部総括研究官

作問・結果分析班

教育データサイエンスセンター準備室 室員

データサイエンス
班
総括班

袰岩 晶

国際研究・協力部総括研究官

測定技術班
総括班

大塚 尚子

国際研究・協力部総括研究官

大滝 一登

文部科学省初等中等教育局視学官、教育課程研究セン 現況分析班

大塚 健太郎作問・結果分析班

ター教育課程調査官

作問・結果分析班

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班

研究分担者（所内）

作問・結果分析班
渡辺 誠

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

杉本 直美

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

黒田 諭

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

長尾 篤志

文部科学省初等中等教育局主任視学官、教育課程研究 現況分析班
センター教育課程調査官

作問・結果分析班
総括班

笠井 健一

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

稲垣 悦子

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

水谷 尚人

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

伊吹 竜二

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

藤枝 秀樹
鳴川 哲也

文部科学省初等中等教育局視学官、教育課程研究セン 現況分析班
ター研究開発部教育課程調査官

作問・結果分析班

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

217511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

報告書.indd2

2024/03/22

16:27:02

有本 淳

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

野内 頼一

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

遠山 一郎

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

小倉 恭彦

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

神 孝幸

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

直山 木綿子山田 誠志

文部科学省初等中等教育局視学官、教育課程研究セン 現況分析班
ター研究開発部教育課程調査官

作問・結果分析班

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

富髙 雅代

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

市川 信子

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

清水 友晶

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

岩間 裕美

教育課程研究センター学習データ活用調査官

事務局

教育データサイエンスセンター準備室 室員

研究分担者（所外）泉澤 潤一

教育課程研究センター基礎研究部主任研究官

事務局

巽 好一郎

教育課程研究センター基礎研究部研究官

事務局

片岡 靖

研究企画開発部総括研究官

事務局

杉江 達也

教育課程研究センター研究開発部副部長

事務局

渡辺 恵未

教育課程研究センター研究開発部学力調査課長

事務局

鈴村 愛子

教育課程研究センター研究開発部学力調査課分析係長

事務局

宇野 直記

教育課程研究センター研究開発部学力調査課専門職

事務局

齊藤 萌木

東京大学高大接続研究開発センター特任助教

客員研究員
作問・結果分析班

寺尾 尚大

独立行政法人大学入試センター研究開発部
試験評価解析研究部門助教

フェロー
測定技術班

益川 弘如

聖心女子大学現代教養学部教育学科教授

フェロー
作問・結果分析班

光永 悠彦

名古屋大学大学院教育発達科学研究科准教授

客員研究員
測定技術班

三浦 登志一山形大学学術研究院教授
ＣＢＴスーパーバイザー

現況分析班
作問・結果分析班

佐藤 寿仁

岩手大学教育学部准教授
ＣＢＴスーパーバイザー

現況分析班
作問・結果分析班

317511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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3

2024/03/22

16:27:03

＜令和４年度＞
氏名

所属・職名

備考

研究
代表者

次長、教育課程研究センター長、生徒指導・進路指導鈴木 敏之

研究センター長 （令和４年８月まで）

大金 伸光

教育課程研究センター長、生徒指導・進路指導研究センター長 （令和４年９月から）
教育データサイエンスセンター長、国際研究・協力部

大野 彰子

長

副代表者
データサイエンス班
総括班

生涯学習政策研究部長、教育課程研究センター総括 総括班

銀島 文

研究官、教育データサイエンスセンター副センター
長
白水 始

初等中等教育研究部総括研究官、教育データサイエ 作問・結果分析班
ンスセンター総括研究官

データサイエンス班
総括班

袰岩 晶

教育データサイエンスセンター総括研究官、国際研 測定技術班
究・協力部総括研究官

データサイエンス班
総括班

大塚 尚子

国際研究・協力部総括研究官、教育データサイエンス 作問・結果分析班
センター総括研究官

大滝 一登

文部科学省初等中等教育局視学官、教育課程研究セ 現況分析班

研究分担者（所内）大塚 健太郎ンター教育課程調査官

作問・結果分析班

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

渡辺 誠

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

鈴木 太郎

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

加藤 咲子

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

笠井 健一

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

稲垣 悦子

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

水谷 尚人

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

小林 廉

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

伊吹 竜二

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

藤枝 秀樹
有本 淳

文部科学省初等中等教育局視学官、教育課程研究セ 現況分析班
ンター研究開発部教育課程調査官

作問・結果分析班

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班

4

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報告書.indd

42024/03/22

16:27:05

作問・結果分析班
川上 真哉

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

野内 頼一

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

小林 一人

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

佐々木 修一

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

神 孝幸

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

直山 木綿子
入之内 昌徳文部科学省初等中等教育局視学官、教育課程研究セ 現況分析班
ンター研究開発部教育課程調査官

作問・結果分析班

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

富髙 雅代

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

贄田 悠

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

清水 友晶

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

藤原 文雄

初等中等教育研究部長、教育データサイエンスセン データサイエンス班
ター副センター長
生涯学習政策研究部総括研究官、研究企画開発部教 データサイエンス班

福本 徹

育研究部総括研究官、教育データサイエンスセンタ
ー総括研究官
宮古 紀宏

生徒指導・進路指導研究センター総括研究官、教育デ データサイエンス班
ータサイエンスセンター総括研究官

柿澤 久美子

総務部研究支援課長、教育データサイエンスセンタ データサイエンス班
ーデータ基盤課長、学習データ活用調査官

樋口 聰

教育データサイエンスセンター総括研究官

データサイエンス班

岩間 裕美

教育データサイエンスセンターコンピュータ使用型 事務局
調査推進課長、教育課程研究センター研究開発部学 データサイエンス班
力調査官

泉澤 潤一

教育課程研究センター基礎研究部主任研究官

事務局

巽 好一郎

教育課程研究センター基礎研究部研究官

事務局

片岡 靖

研究企画開発部総括研究官、教育データサイエンス 事務局
センター総括研究官

渡辺 恵未

教育課程研究センター研究開発部学力調査課長

事務局

鈴村 愛子

教育データサイエンスセンターコンピュータ使用型 事務局
調査推進課教育測定技術専門官、教育課程研究セン データサイエンス班
ター研究開発部学力調査課分析係長

517511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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52024/03/22

16:27:06

吉野山 慎教育課程研究センター研究開発部学力調査課専門職

事務局

大津 起夫

独立行政法人大学入試センター名誉教授・参与

フェロー
総括班

長尾 篤志

東京学芸大学先端教育人材育成推進機構特命教授

フェロー
現況分析班
総括班

三浦 登志一佐藤 寿仁

研究分担者（所外）益川 弘如

山形大学学術研究院教授

現況分析班

CBT スーパーバイザー

作問・結果分析班

岩手大学教育学部准教授

現況分析班

CBT スーパーバイザー

作問・結果分析班

聖心女子大学現代教養学部教育学科教授

フェロー
作問・結果分析班

齊藤 萌木

共立女子大学全学教育推進センター専任講師

客員研究員
作問・結果分析班

光永 悠彦

名古屋大学大学院教育発達科学研究科准教授

客員研究員
測定技術班

寺尾 尚大
坂本 佑太朗

独立行政法人大学入試センター研究開発部

フェロー

試験技術研究部門助教

測定技術班

株式会社リクルートマネジメントソリューションズ 測定技術班
主任研究員

緒方 広明

京都大学学術情報メディアセンター教授

客員研究員
データサイエンス班

飯窪 真也

教育環境デザイン研究所 CoREF プロジェクト推進部 客員研究員
門主任研究員

データサイエンス班
総括班

奥村 太一

滋賀大学データサイエンス学部准教授

データサイエンス班

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報告書.indd

6

2024/03/22

16:27:07

＜令和５年度＞ 令和６年２月現在
氏名

所属・職名

備考

研究
代表者

所長代理、所長特別補佐（全国学力・学習状況調査

梅澤 敦

CBT 化担当）
教育課程研究センター長、生徒指導・進路指導研究 副代表者

大金 伸光

センター長
教育データサイエンスセンター長、国際研究・協力

大野 彰子

部長

銀島 文

副代表者
データサイエンス班
総括班

生涯学習政策研究部長、教育課程研究センター総括 総括班
研究官、教育データサイエンスセンター長特別補佐
初等中等教育研究部総括研究官、教育データサイエ 作問・結果分析班

白水 始

ンスセンター総括研究官、初等中教育研究部副部 データサイエンス班
長、教育データサイエンスセンター副センター長
袰岩 晶

総括班

教育データサイエンスセンター総括研究官、国際研 測定技術班
究・協力部総括研究官

データサイエンス班
総括班

教育課程研究センター研究開発部長、教育データサ 総括班

竹下 勝

イエンスセンターデータ基盤課長、学習データ活用 データサイエンス班
研究分担者（所内）

事務局

調査官

教育データサイエンスセンターコンピュータ使用 総括班

鈴村 愛子

型調査推進課教育測定技術専門官、教育課程研究セ データサイエンス班
ンター研究開発部学力調査課分析係長
大塚 尚子

事務局

国際研究・協力部総括研究官、教育データサイエン 作問・結果分析班
スセンター総括研究官

大滝 一登

文部科学省初等中等教育局視学官、教育課程研究セ 現況分析班

大塚 健太郎ンター教育課程調査官

作問・結果分析班

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

渡辺 誠

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

鈴木 太郎

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

加藤 咲子

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

笠井 健一

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

直海 知子

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

水谷 尚人

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

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7

2024/03/22

16:27:07

小林 廉

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

伊吹 竜二

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

藤枝 秀樹

文部科学省初等中等教育局視学官、教育課程研究セ 現況分析班

有本 淳

ンター研究開発部教育課程調査官

作問・結果分析班

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

川上 真哉

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

真井 克子

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

小林 一人

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

佐々木 修一

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

神 孝幸

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

直山 木綿子
入之内 昌徳文部科学省初等中等教育局視学官、教育課程研究セ 現況分析班
ンター研究開発部教育課程調査官

作問・結果分析班

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

富髙 雅代

教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

現況分析班
作問・結果分析班

贄田 悠

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

清水 友晶

教育課程研究センター研究開発部学力調査官

現況分析班
作問・結果分析班

藤原 文雄

初等中等教育研究部長、教育データサイエンスセン データサイエンス班
ター副センター長
生涯学習政策研究情報推進室総括研究官、研究企画 データサイエンス班

福本 徹

開発部教育研究部総括研究官、教育データサイエン
スセンター総括研究官
宮古 紀宏

生徒指導・進路指導研究センター総括研究官、教育 データサイエンス班
データサイエンスセンター総括研究官

高見 享佑

教育データサイエンスセンター主任研究官

データサイエンス班

樋口 聰

教育データサイエンスセンター総括研究官

データサイエンス班

岩間 裕美

教育データサイエンスセンターコンピュータ使用 データサイエンス班
型調査推進課長、教育課程研究センター研究開発部 事務局
学力調査官

寺尾 香那子教育データサイエンスセンター教育データサイエ データサイエンス班
ンス専門職

8

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8

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泉澤 潤一

教育課程研究センター基礎研究部主任研究官

事務局

米田 梓

教育課程研究センター研究開発部学力調査課長

事務局

吉野山 慎

教育課程研究センター研究開発部学力調査課専門 事務局
職、教育データサイエンスセンターコンピュータ使
用型調査推進課専門職

大津 起夫

独立行政法人大学入試センター名誉教授・参与

フェロー
総括班

長尾 篤志

東京学芸大学先端教育人材育成推進機構特命教授

フェロー
現況分析班
総括班

三浦 登志一佐藤 寿仁
研究分担者（所外）益川 弘如

山形大学学術研究院教授

現況分析班

CBT スーパーバイザー

作問・結果分析班

岩手大学教育学部准教授

現況分析班

CBT スーパーバイザー

作問・結果分析班

聖心女子大学現代教養学部教育学科教授

フェロー
作問・結果分析班

齊藤 萌木

共立女子大学全学教育推進センター専任講師

客員研究員
作問・結果分析班

光永 悠彦

名古屋大学大学院教育発達科学研究科准教授

客員研究員
測定技術班

坂本 佑太朗株式会社リクルートマネジメントソリューション 測定技術班
ズ主任研究員緒方 広明

京都大学学術情報メディアセンター教授

客員研究員
データサイエンス班

飯窪 真也

教育環境デザイン研究所 CoREF プロジェクト推進 客員研究員
部門主任研究員

データサイエンス班
総括班

奥村 太一

滋賀大学データサイエンス学部准教授

データサイエンス班

渡辺 恵未

独立行政法人日本芸術文化振興会審議役

フェロー

報告書
執筆協力者

総括班
品川 隆一

堺市教育委員会事務局教育センター能力開発課長

データサイエンス班

尾下 英夫

教育データサイエンスセンター教育データサイエ データサイエンス班
ンス特別調査員

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目次
はしがき 研究組織 目次
第１部 教育改革に対応した学力アセスメントの在り方について ................... 17
第１章 国内外における学力アセスメントを取り巻く状況について ................. 18
第１節 諸外国における学力アセスメントの状況............................... 18
第２節 日本における学力アセスメントの状況................................. 21
2-1 過去に実施された調査等について......................................... 21
2-2 全国学力・学習状況調査について......................................... 23

第３節 全国学調の CBT・IRT 導入に向けた検討状況 ............................ 24
第４節 教育委員会が実施する学力調査における CBT・IRT の導入の状況........... 28
第２章 本プロジェクト研究の課題意識......................................... 28

第２部 教科等横断的な視点に立った資質・能力を見取る調査の仕組みについて ...... 31
第１章 問題意識 ........................................................... 32
第２章 つまずき、課題について .............................................. 33
第１節 教科固有のつまずき、課題 .......................................... 33
第２節 教科共通と考えられるつまずき、課題................................. 34
第３節 複数の教科等で共通に重視すべき指導................................. 35
第４節 章全体を通して.................................................... 36
第３章 教科横断的な視点で資質・能力を捉えることについて ..................... 37
第１節 教科横断的な視点で資質・能力を把握する方法 ......................... 37
1-1 平成 30 年度・平成 31 年度 全国学力・学習状況調査結果分析 ................ 38
1-2 令和４年度 全国学力・学習状況調査結果分析 .............................. 45

第２節 結果から考えられること ............................................ 54
第３節 今後の進展について ................................................ 55

第３部 CBT・IRT の導入を踏まえた作問・結果分析のＰＤＣＡサイクル ............. 57
第１章 作問・結果分析の PDCA サイクルの確立に向けて .......................... 58
第１節 本部の目的 ................................................... 58
第２節 サイクル確立のためのビジョンと構成要素 .......................... 58
2-1 全国学調の目的達成のためのビジョン..................................... 58
2-2 作問・結果分析プロセス向上のための構成要素 ............................. 59
2-3 強化したい二つのプロセス .............................................. 61
2-4 学習科学とワークショップ .............................................. 62

第２章 作問・結果分析の PDCA サイクルの実践：令和 3 年度 PBT ワークショップ ..... 63
第１節 ビジョン共有と G-P 分析図を用いた結果分析（C から A へ） .............. 63
第２節 検証のための仮説づくり（A から P へ） ............................... 64

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第３節 児童生徒対象の思考発話によるデータ収集（P から D へ） ................ 69
第４節 思考発話調査に基づく仮説検証（D から C へ） ......................... 71
第５節 作問・分析枠組みの在り方検討（C から A へ） ......................... 74
第３章 作問・結果分析の PDCA サイクルの確立：令和 4 年度実務連動 PBT ワークショップ . 78

第１節 思考発話事前研修：検証のための仮説づくり（A から P へ） .............. 78
第２節 思考発話によるデータ収集（P から D へ） ............................. 81
第３節 思考発話及び G-P 分析研修等：結果に基づく仮説検証（D から C へ） ...... 83
3-1 思考発話事後研修 ...................................................... 83
3-2 思考発話分析ワークショップ ............................................ 84
3-3 G-P 分析図活用研修..................................................... 87
3-4 実務への反映 .......................................................... 89

第４節 次の作問へ（C から A へ）........................................... 90
第４章 CBT 開発・結果分析の PDCA サイクルに向けて：令和 5 年度 CBT ワークショップ ..... 92
第１節 CBT の可能性と留意点 .............................................. 92
第２節 CBT ワークショップ ................................................. 93
第５章 今後に向けて ........................................................ 95
第１節 学力アセスメントの PDCA サイクルとその導入・確立成果 ................ 95
第２節 PBT×非 IRT との比較から見た CBT×IRT の可能性 ....................... 98

第４部 IRT を活用した学力調査の在り方について ...............................101
第１章 調査の目的と測定内容 ................................................. 102
第１節 指導改善 ......................................................... 103
1-1 教員の指導内容の改善 ................................................... 103
1-2 児童生徒の学力の把握 ................................................... 103

第２節 政策の効果の検証 ................................................. 104
2-1 網羅的な能力の測定 ..................................................... 104
2-2 母集団特性の把握 ....................................................... 105
2-3 経年変化の把握 ......................................................... 105
2-4 各自治体、各学校レベルの平均得点の把握.................................. 105
2-5 能力に影響を与える要因の把握 ........................................... 106

第２章 調査方法と問題バンクの在り方.......................................... 107
第１節 検討のための前提条件 ............................................. 108
1-1 調査の実施間隔 ......................................................... 108
1-2 調査の実施時間 ......................................................... 108
1-3 調査の内容（教科） ..................................................... 108
1-4 調査モード ............................................................. 108
1-5 調査問題セットの組み方、問題数 ......................................... 108
1-6 問題バンクの定義 ....................................................... 108
1-7 準拠集団の定義 ......................................................... 109

第２節 現状 ............................................................ 110
2-1 現状の悉皆調査と経年調査の関係性........................................ 110

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2-2 現状の問題バンクの在り方 ............................................... 110

第３節 悉皆調査と経年調査のひもづけ（共通受験者による等化） .............. 111
3-1 共通受検者による結果の比較 ............................................. 111
3-2 共通受検者による結果の等化 ............................................. 113
3-3 経年調査の実施時期について ............................................. 114

第４節 将来可能な実施方法と調査方法の段階的移行 .......................... 115
4-1 テストの実施方法について ............................................... 115
4-2 調査方法の段階的移行について ........................................... 115

第３章 テスト理論から見た結果分析の枠組みについて .......................... 117
第１節 データ処理の流れ ................................................. 117
1-1 経年調査：約 3〜11 か月間 ............................................... 118
1-2 悉皆調査：約 3 か月間 ................................................... 119
1-3 データの種類 ........................................................... 119

第２節 調査の制約条件................................................... 122
2-1 経年調査の項目反応モデル ............................................... 122
2-2 悉皆調査の項目反応モデル ............................................... 122
2-3 悉皆調査における時間的制約 ............................................. 122

第３節 古典的テスト理論による分析 ....................................... 124
3-1 各問題の解答類型別児童生徒割合、各問題の正答率 .......................... 124
3-2 児童生徒の能力分布 ..................................................... 124
3-3 成績レベル毎の解答類型別児童生徒割合（G-P 分析図）....................... 125
3-4 点双列相関係数（I-T 相関） .............................................. 125
3-5 質問項目の集計 ......................................................... 126

第４節 項目反応理論による分析 ........................................... 127
4-1 項目反応モデルの前提条件の確認 ......................................... 127
4-2 項目パラメータの推定 ................................................... 128
4-3 児童生徒の得点の推定 ................................................... 130
4-4 等化（リンキング） ..................................................... 131
4-5 最終的な得点と習熟度レベルの決定........................................ 132
4-6 標準誤差について ....................................................... 134
4-7 質問項目と得点との相関 ................................................. 135
4-8 教科間の相関 ........................................................... 135

第５節 調査結果のフィードバック（悉皆調査のみ） .......................... 136
5-1 児童生徒へのフィードバック ............................................. 136
5-2 自治体、学校へのフィードバック ......................................... 136

第４章 測定技術から見た作問の枠組みについて................................ 137
第１節 測定技術から見た作問上の注意点 ................................... 138
1-1 項目反応理論を用いる場合の作問上の注意点................................ 138
1-2 調査設計に関わる作問上の注意点 ......................................... 139
1-3 問題の難易度に関わる作問上の注意点...................................... 139
1-4 CBT の特性に合わせた作問上の注意点 ...................................... 139

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第２節 問題フォームの組み方 ............................................. 141
2-1 現状の出題方法 ......................................................... 141
2-2 出題順の影響を減らす ................................................... 142
2-3 経年変化を測る ......................................................... 142
2-4 ３問題群で１フォームを作る組み方........................................ 144
2-5 問題量を増やすことの長所と短所 ......................................... 145

第３節 問題フォームの配信方法 ........................................... 147
3-1 全国で同じ日に同じフォームを配信........................................ 147
3-2 教育委員会単位で同じフォームを配信...................................... 147
3-3 学校単位で同じフォームを配信 ........................................... 147
3-4 学級単位で同じフォームを配信 ........................................... 148
3-5 児童生徒ごとにランダムに配信 ........................................... 148

第５部 学力調査等の教育データを使った分析・研究についてのモデルケース考察 ....151
第１章 はじめに ........................................................... 152
第１節 データサイエンス班の設置と研究の目的・経緯 ........................ 152
第２節 所内セミナー「データ駆動型の教育を考える～喜連川上席フェローを迎えて」（令和 4 年 6 月）................................................... 153
第３節 教育研究公開シンポジウムについて（令和 4 年 11 月） ................. 154
第２章 全国学力・学習状況調査×教育情報化実態調査の大規模データ分析 ......... 156
第１節 はじめに ......................................................... 156
1-1 本章の趣旨......................................................... 156
1-2 本分析の対象....................................................... 156
第２節 政府統計等の個票データの貸与・利用 ................................ 157
2-1 政府統計等の個票データ利用の条件と手続き................................ 157
2-2 本分析のための個票データ利用 ........................................... 158
2-3 小括 .......................................................... 158

第３節 データ分析の方法 ................................................. 160
3-1 使用するデータと分析対象 ............................................... 160
3-2 得点の推定 ............................................................. 161
3-3 質問項目の処理 ......................................................... 161
3-4 ICT 活用指導力の指標値.................................................. 162
3-5 相関係数の計算方法 .............................................. 162

第４節 分析にあたっての留意点 ........................................... 164
4-1 データの連結における課題 ............................................... 164
4-2 能力の推定値を用いる場合の課題 ......................................... 164
4-3 学校単位の情報を用いる際の課題 ......................................... 165
4-4 大規模調査データの処理に関する課題 ................................. 166

第５節 分析結果の概要 ................................................... 168
5-1 小学校................................................................. 168
5-2 中学校................................................................. 171

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5-3 クロス分析の相関と教員の ICT 活用指導力における分布の偏り ................ 174
5-4 学校の ICT 導入・整備・遠隔教育実施状況と児童生徒の国語の得点との関係 .... 175
5-5 教員の ICT 活用指導力と児童生徒の学習状況との関係 ..................... 176

第６節 分析結果の考察 ................................................... 181
6-1 データの分布からの考察 ................................................. 181
6-2 情報教育に関する有識者への意見聴取...................................... 181
6-3 全国学調×教育情報化実態調査の分析のまとめ.............................. 183

第７節 おわりに ......................................................... 184
7-1 本分析を振り返って ..................................................... 184
7-2 教育、研究、行政の継続的協働の重要性.................................... 184

第３章 堺市学力調査等データ分析 ............................................ 186
第１節 はじめに ......................................................... 186
1-1 研究の概要 .............................................................. 186
1-2 目的.................................................................... 186
1-3 研究の方法 .............................................................. 186
1-4 執筆体制等 .............................................................. 186

第２節 本研究の背景と課題 ................................................ 188
2-1 節の説明................................................................ 188
2-2 堺市が育成をめざす「総合的な学力」....................................... 188
2-3 堺市の学力調査の実施状況及び近年の全国学力・学習状況調査の結果 ........... 188
2-4 堺市の学力向上に向けた学力調査分析及び取組............................... 189
2-5 分析時の課題 ............................................................ 189

第３節 共同研究の体制と過程 .............................................. 190
3-1 はじめに................................................................ 190
3-2 共同研究の経緯 ......................................................... 190
3-3 共同研究の体制と各機関の役割について..................................... 190
3-4 覚書締結について ........................................................ 190
3-5 貸与データについて ...................................................... 191

第４節 分析課題と結果の概要 .............................................. 193
4-1 はじめに................................................................ 193
4-2 学力低位層における学力の伸びについて..................................... 193
4-3 全国学力・学習状況調査と IRT 調査の関係................................... 194
4-4 学力低位層における読解力の課題について................................... 195
4-5 認知能力と非認知能力の関係 .............................................. 197
4-6 まとめ.................................................................. 197

第５節 国研×大学×自治体連携による研究の振り返り ......................... 198
5-1 共同研究実施前（滋賀大学） .............................................. 198
5-2 共同研究実施中（滋賀大学） .............................................. 198
5-3 今後に向けて（滋賀大学） ................................................ 198
5-4 共同研究実施前（堺市） .................................................. 199
5-5 共同研究実施中（堺市） .................................................. 200

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5-6 分析結果の活用（堺市） .................................................. 200
5-7 今後に向けて（堺市） .................................................... 201

第６節 まとめ............................................................ 203
第４章 全国学調分析ワークショップ開発 ..................................... 205
第１節 本章の目的と構成 ......................................................205
第２節 認知過程分析ワークショップ.............................................206
第３節 効果検証ワークショップ ................................................218
第４節 まとめと今後に向けて ..................................................226

第５章 おわりに............................................................ 229
第１節 3 つの研究実践から見えてきた課題と示唆..................................229
1-1 全国学力・学習状況調査×教育情報化実態調査の大規模データ分析 ............. 229
1-2 堺市学力調査等データ分析 ................................................ 230
1-3 全国学力・学習状況調査分析ワークショップ開発 ............................. 231
第２節 今後に向けての示唆 .................................................. 233
2-1 データの整理、利活用を視野に入れたデータ取得方法の洗練 ................... 233
2-2 調査の目的の明確化とそれに即した調査設計................................. 233
2-3 データの解釈に対する習熟の必要性 ........................................ 233
2-4 教育行政、教育現場と多様な専門家との連携................................. 234

第６部 本研究のまとめと今後の展望について...................................235
第１章 本研究のまとめ ...................................................... 236
第１節 統計的な分析から資質・能力を問い直す－第２部より........................236
第２節 作問・結果分析の PDCA サイクルの質的向上－第３部より.....................236
第３節 IRT を活用した学力調査の在り方－第４部より ..............................237
第４節 教育データの分析・研究のモデルケースによる考察－第５部より ..............238
1-1 大規模調査のデータ分析のモデルケース..................................... 238
1-2 自治体と研究機関との連携による教育データの利活用のモデルケース ........... 239
1-3 全国学調分析ワークショップ開発 .......................................... 240

第２章 今後の展望 .......................................................... 241
第１節 学力を評価する機能の充実 ..............................................241
第２節 教育施策の検証から改善へと向かう好循環の創出 ...........................242

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第１部
第1章
第2章

教育改革に対応した学力アセスメントの在り方について

国内外における学力アセスメントを取り巻く状況について
プロジェクト研究の課題意識

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第１章

国内外における学力アセスメントを取り巻く状況について

現行の学習指導要領が資質・能力の三つの柱の育成を目指した「主体的・対話的で深い学び」の充実を教育現場に求めるなど、国内外で、これからの時代を見据えた新しい教育が模索されている。新しい教育で実現される学習成果は、新しいアセスメントの在り方を要請する。例えば、
現行指導要領においては、教科等の目標や内容について、生きて働く「知識・技能」、未知の状況
にも対応できる「思考力、判断力、表現力等」、学びを人生や社会に生かそうとする「学びに向かう力、人間性等」という三つの柱に基づいて再整理されており、これらの資質・能力の三つの柱
は相互に関係し合いながら育成されるものという考えに立っており、こうした資質・能力を適切に評価することは、従来以上の工夫を要請することになる。
本プロジェクトは、全国学力・学習状況調査（以下、「全国学調」という。
）を主たる題材として、こうした新たな学力アセスメントの在り方を検討するものである。その前提として、本部第1 章では、まず国内外の主要な学力アセスメントの在り方を整理し、その動向をまとめる。

第 １節

諸外国における学力アセスメントの状況

本プロジェクトにおいては、今後の学力アセスメントの在り方を検討するに当たり、諸外国における状況を把握するため、８か国における学力調査等について、文献調査を実施した。その概要については以下のとおりである。【表 1-1-1】
アメリカにおいては、国立教育統計センター（NCES）が、全米、州、地域レベルで児童生徒の成績に関する情報を収集し、教育の状況進歩を評価するため、1969 年から全米学力調査（National
Assessment of Educational Progress: NAEP）を、抽出方式により実施している。全米学力調査
は、
社会的要請の高い教育課題への取組を課題とし、最新の教育測定技術の適用と開発を行う Main
NAEP と時系列的な学力変化を調べる Long-term Trend NAEP に分かれる（このほか、各州の状況を把握することを目的とした State NAEP が実施されている）。テストの科目は、数学、リーディ
ング、ライティング、科学、技術と工学リテラシー、芸術、公民、地理、経済、歴史である（科目によって調査頻度は異なる）。テストにおいては、各科目の内容のバランスを確保し、多様な知識と活用を調査するため、出題分野、出題形式、配分が決められている。2015 年以降、PBT 方式での受験を希望した少数の生徒を除き、テストの大半は CBT 方式で実施している。
オーストラリアにおいては、オーストラリアの児童生徒が重要な教育成果を達成しているかを
政府、教育当局、学校、地域社会が判断するため、2008 年から全国評価プログラム－読み書きと計算能力（National Assessment Program – Literacy and Numeracy: NAPLAN）を悉皆方式により実施している。試験科目は、リーディング、ライティング、言語規則（スペリング、文法、句読点）、計算能力である。NAPLAN では、計算能力と言語能力（リーディング、ライティング及び言語の表記規則）を PBT 方式又は CBT 方式（CBT 方式とするかは選択制）で実施している。PBT とCBT の調査結果は比較可能なものとして設計されており、同じ評価スケールで報告される。
フランスにおいては、①教師が児童生徒の成績を把握し授業の向上を図ること、②指導者（校長・学長及び地域教育検査官など）が結果を把握し、教育活動をより最適化させること、③全国レベルで教育システムのパフォーマンスを測定することのため、1989 年から全国一斉学力調査を

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悉皆方式により実施している。科目はフランス語と数学であり、PBT 方式及び CBT 方式（一部学年のみ）で実施している。
オランダにおいては、生徒が中等教育で受けるべき教育をアドバイスすることを目的として、最終テスト（Eindtoets）を悉皆方式により実施している。試験は、オランダ政府から委任された試験・検定委員会（College voor Toetsen en Examens: CvTE）及び大臣の認定を受けた四つの民間企業が実施機関となる。科目は、数学と言語が必須科目で、実施機関により追加の科目が設けられている場合もある。PBT 方式又は CBT 方式（CBT 方式とするかは選択制）で実施している。
スウェーデンにおいては、学校レベル、地域レベル、及び国家レベルで知識要件が満たされているかを評価するための基礎情報を提供するため、1997 年から全国試験（Nationella Prov: NP）
を悉皆方式により実施している。試験科目は、数学、スウェーデン語、英語に加え、学年によって、生物学、物理学、化学のうち１科目、地学、歴史、宗教学、社会科学のうち１科目を調査している。全国試験では、CBT 方式導入を目指し、2018 年からデジタル全国試験（Digitala
nationella prov: DNP）を試行的に実施しており、2024 年に導入開始を目指している。スウェー
デンでは、目的に沿って調査が機能するために、法律に基づき、学年及び科目により出題した評
価項目を非公表としている。
デンマークにおいては、小学校の評価文化を強化し、全国で統一的に評価できるツールを持つため、2011 年から全国試験（Nationale test）を悉皆方式により実施している。試験科目は、デンマーク語、英語、数学、物理・科学が必須で、生物学、地理学、第二言語としてのデンマーク語は任意となっている（学年によって試験科目は異なる）。全国試験では、基本的に CBT 方式により調査を実施している。
ニュージーランドにおいては、オタゴ大学の教育評価研究ユニット、ニュージーランド教育研
究評議会及び教育省の共同研究として、児童生徒の学習到達度の全体像を把握することを目的として、2012 年から全国学習到達度モニタリング調査（National Monitoring Study of Student
Achievement: NMSSA）を抽出方式により実施している。科目は、数学、言語学習、英語、科学、
社会、テクノロジー、技術情報、芸術、保健・体育と多岐にわたり、毎年の実施科目は異なる。
実施方式は PBT 方式で、一部学生は面接なども受ける。
ドイツにおいては、教育基準に対する児童生徒のパフォーマンスを調査・比較することで、教師や学校が指導計画の振り返りと発展を行う機会を提供するため、2004 年から VERA
（VERgleichsArbeiten）を悉皆調査により実施している。試験科目は、数学、ドイツ語、英語、
フランス語である（州ごとによって異なる）。PBT 又は CBT 方式である（州ごとによって異なる）。
今後数年間で全州が CBT 方式に切り替える予定である。
以上のように国外の全国、あるいは州レベルの調査は、児童生徒の学習到達度を測り、教育指導の改善などを図ることなどを目的として、悉皆、抽出、様々な方式で調査が実施されているが、調査実施方法としては、PBT 方式から CBT 方式への移行、又は PBT・CBT 併用への移行がトレンドとなっている。また、国際的な学力調査である OECD 生徒の学習到達度調査（以下、「PISA」という。）や国際数学・理科教育動向調査（以下、「TIMSS」という。）でも CBT 化が進められている。

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表 1-1-1 「全国学力・学習状況調査の CBT 化に向けた教育アセスメントの先行事例に関する調査研究」（令和３年度国立教育政策研究所委託事業）より
調査対象国

アメリカ

オーストラリア

調査名

National Assessmentof Educational
Progress(NAEP)

実施主体

National Center for
Education Statistics(NCES)

National Assessment
Program - Literacy
and Numeracy（NAPLAN）
Australian
Curriculum,
Assessment And
Reporting Authority（ACARA）

フランス

オランダ

L’évaluation
nationale des acquisdes élèves

Eindtoets

Ministèredel’Éducation nationale
et de la Jeunesse

・CvTE（行政機関）
・VISION（民間）・ICE 事務局（民間）・Diataal（民間）・AMN（民間）

生徒が中等教育で受けるべき教育をアドバイスする。

調査目的

全米、州、地域レベルで児童生徒の成績に関する情報を収集し教育の状況と進歩を評価する。

政府、教育局、学校及び地域社会が児童生徒の教育成
果の達成度を評価する。

・教師が児童生徒の成績を把握し授業の向上を図る。
・指導者（校長・学長及び地域教育検査官など）が結果を把握し、教育活動の最適化を測る。
・全国レベルでの教育システ
ムのパフォーマンスを測定
する。

科目数

10 科目

2 科目（４種で構成）

２科目

２科目＋α

抽出有無

抽出方式

悉皆方式

悉皆方式

悉皆方式

実施方式

CBT 方式で実施している。
（地理と社会は次回実施 時に CBT 方式へ移行）

PBT 方式と CBT 方式を併用で実施している。

PBT 方式と CBT 方式を併用で実施している。

実施団体で異なる。

調査対象国

スウェーデンデンマーク

ニュージーランド

ドイツ

調査名

Nationella Prov（NP）

Nationale Test

National Monitoring
Study of Student
Achievement（NMSSA)

VERgleichsArbeiten（VERA）

Børne- og
Undervisningsministeriet

The Educational
Assessment Research
Unit（EARU）、the New
Zealand Council for
Educational Research(NZCER)

Institut zur
Qualitätsentwicklung
im Bildungswesen
（IQB)

実施主体

Skolverket

調査目的

学 校 、 地 域 、 国 レ ベル で知識要件が満たされているかを評価するための基礎情報を提供する。

小 学 校 の 評 価 文 化 を 強化
し、全国で統一的に評価できるツールを提供する。

児童生徒の学習到達度の全体 像を把握する

教育基準に対する児童生徒のパ フォーマンスを調査・比較することで、教師や学校が指導計画の振り返りと発展するための機会を提供
する。

科目数

10 科目（選択科目あり）

7 科目（任意科目あり）

９科目

３科目（選択科目あり）

抽出有無

悉皆方式

悉皆方式

抽出方式

悉皆方式

実施方式

CBT 方式は試験的に実施している。

CBT 方式で実施している。

PBT 方式で実施している。

州で異なる。

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第 ２節
2-1

日本における学力アセスメントの状況

過去に実施された調査等について

前節において、諸外国における学力アセスメントの状況を確認したが、本節においては、これまでの我が国における全国規模の調査等の概要等について確認する。
1948（昭和 23）年に、連合国最高司令官総司令部（General Headquarters, Supreme
Commander for the Allied Powers 略称 GHQ/SCAP）民間情報教育局（Civil Information and
Educational Section 略称 CIE）から日本側への提案を受け、国立教育政策研究所（当時は教育研修所）が組織した読み書き能力調査委員会において、「日本人の読み書き能力調査」を実施した。
この調査の目的は、「日本国民として、これだけはどうしても読んだり、書いたりできなければならないと考えられる、現代の社会生活を営むうえに必要な文字言語を使う能力を調べること」にあり、その調査の対象者は、15 歳から 64 歳までの日本人 16,820 名であった。本調査は、専門家の協力による共同調査、当時の統計学を用いた科学的調査として、国語政策ないしは文化政策に役立つ基礎的な資料を得るための調査であった。
これと同時期の 1947（昭和 22）年度から、旧制大学の入学者選抜における筆記試験として、「知能検査」と「学力検査」が実施されている。本試験は、翌 1948（昭和 23）年度に「進学適性検査」に改称され、1954（昭和 29）年度に廃止されるまで毎年実施された。
当初（昭和 22 年度検査）の問題作成の基本方針によれば、「受検者の年令、学歴に相当する高級の一般的知能検査を作成する」とされるとともに、「この程度の検査は我が国ではじめて実施するのであるから、なるべく水準を低くして、今後の受検希望者に知能検査は難しいものだ、準備を要するものだと感じをおこさせないものとする。
」とされており、いわゆる素質的なものを見よ
うとする色彩が強かった。その後、問題の作成方針は変遷を経て、最終年度（昭和 29 年）の「進学適性検査」では、いわゆる一般的知的能力や文理の振り分けというよりも、むしろ大学の文系・理系の両者を通じて共通に必要とされる能力（「文章の理解力」と「システムの理解力」）を確認すること、すなわち、「大学における諸課程、講義内容を完全に理解し修得してゆくのに必要な、程度の高い知的能力」を検出する問題を作成することとされた。
進学適性検査が 1954（昭和 29）年度に廃止された後、各方面で学力問題が議論されており、これが低下を論ずる向きがあるとともに、他面では、学力は向上してきていると論ずるものもあったが、その論拠は必ずしも科学的な資料に基づいて行われているわけではなかったため、「全国的な規模において、小学校・中学校・高等学校における児童・生徒を対象とし、国語・数学（算数）の２教科における、いろいろの角度からの学力の実態をは握して、学習指導および教育条件の整備・改善に役立つ基礎資料を作成することを目的」として、1956（昭和 31）年度から、文部省において「全国学力調査」が実施された。
本調査は、全国の小中学校・高等学校の最高学年を対象として、抽出により調査を実施した。
調査対象のうち、中学校については、1961（昭和 36）年度から 1964（昭和 39）年度まで、第２
学年及び第３学年の生徒全員を対象とする悉皆調査として実施された。この「全国学力調査」については、1966（昭和 41）年度まで実施された。

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進学適性検査廃止後の大学入学者選抜制度については、中央教育審議会答申「大学教育の改善について 」（1963（昭和 38）年１月 28 日答申）において、「学習到達度および進学適性について、信頼度の高い結果をうる方法を検討、確立し、この方法により、共通的、客観的なテストを適切に実施する」とともに、テスト実施のために新たな専門の機関を設ける必要があると要請された。
この要請に基づき、1963（昭和 38）年１月に、高等学校関係者、大学関係者、文部省関係者の三者協力のもと、大学入学者選抜制度の改善、高校生の進学・就職指導の改善に積極的に寄与することを目的として、財団法人能力開発研究所が設立された。
この目的を達成するため、能力開発研究所では、1963（昭和 38）年度より、学力テスト及び適性能力テストを開始し、翌年には学力テスト、進学適性能力テスト及び職業適応能力テストとして枠組み変更され、1968（昭和 43）年度までの６年間にわたって、継続的に実施された（いわゆる「能研テスト」）。
学力テストでは、生徒が平素の学習で身につけた基礎的な学力について、その学習到達度を測り 、適性能力テストでは、主として進学希望者を対象とし、高等教育への進学適性として必要な能力を測り、職業適応能力テストでは、主として就職志望者を対象とし、将来、それぞれの職業
生活において健全な適応状態を保つ上で必要な一般的、基礎的な能力を測定することを目指していた。
これまで、学習指導要領はほぼ 10 年ごとに改訂されているが、文部省では、1980（昭和 55）
年度から順次実施された小・中学校の学習指導要領（1977（昭和 52）年告示）に基づく教育課程の実施状況を把握するため、1981（昭和 56）年度から 4 年計画で「教育課程実施状況に関する総合的調査研究」を実施した。調査の趣旨は、「学習指導要領に基づく教育課程の実現状況について、各教科における児童生徒の学習達成状況の把握や各種調査資料の検討等を通して総合的に調査研究し、学習指導要領に基づく教育内容が実際上どの程度児童生徒に理解されているか、学習上の問題点は何かなどを明らかにして、将来の教育課程や学習指導の方法の改善に資する」こととしている。
1992（平成 4）年度から順次実施された小・中学校の学習指導要領（1989（平成元）年告示）についても同様に、1993（平成 5）年度から 4 年計画で「教育課程実施状況に関する総合的調査研究」を実施した。また、この学習指導要領実施の最終年度の 2001（平成 13）年度にも調査が行われた。この調査から、実施主体は国立教育政策研究所による調査となり、調査名も「教育課程実施状況調査」という名称で実施することとした。
2002（平成 14）年度から順次実施された小・中学校の学習指導要領（1998（平成 10）年告示）
及び 2011（平成 23）年度から順次全面実施された小・中学校の学習指導要領（2008（平成 20）
年告示）についても、2003（平成 15）年度、2012 及び 2013（平成 24 及び 25）年度に調査を実施した（後者の調査名は「学習指導要領実施状況調査」）。
高等学校の学習指導要領についても、小・中学校の学習指導要領と同様に、1989 年（平成元年）
及び 1999（平成 11）年に告示された学習指導要領に基づく教育課程の実施状況について調査研

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究し、今後の教育課程や指導方法等の改善に資することなどを目的として、2002 及び 2003（平成 14 及び 15）年度並びに 2005（平成 17）年度に「教育課程実施状況調査」を実施した。さらに、2008（平成 20）年に告示された学習指導要領についても同様の目的の下、「学習指導要領実
施状況調査」を 2015（平成 27）年度に実施している。
これに加え、中央教育審議会答申「初等中等教育における当面の教育課程及び指導の充実・改善の方策について」（2003（平成 15）年 10 月 7 日答申）の提言を踏まえ、今後の教育課程や学校における指導の改善に資するため、「教育課程実施状況調査」等の枠組みでは把握が難しい内容について調査研究を行う、「特定の課題に関する調査」が（2005（平成 17）年から実施されている。調査は、児童生徒を対象に、ペーパーテスト又は実技調査、質問紙調査を抽出調査により実施している。
2-2

全国学力・学習状況調査について

中央教育審議会答申「新しい時代の義務教育を創造する」（2005（平成 17）年 10 月 26 日答申） において「各教科の到達目標を明確にし、その確実な修得のための指導を充実していく上で、子どもたちの学習の到達度・理解度を把握し検証することは極めて重要である。客観的なデータを得ることにより、指導方法の改善に向けた手がかりを得ることが可能となり、子どもたちの学習に還元できることとなる。このような観点から、子どもたちの学習到達度・理解度についての全国的な学力調査を実施することが適当である。」とされたことを受け、文部科学省において、小学校第６学年及び中学校第３学年の児童生徒を対象とする悉皆調査である全国学調を 2007（平成 19）年度から開始した。
全国学調の目的 は、義務教育の機会均等とその水準の維持向上の観点から、全国的な児童生徒の学力や学習状況を把握・分析し、教育施策の成果と課題を検証し、その改善を図るとともに、学校における児童生徒への教育指導の充実や学習状況の改善等に役立てること、さらに、そのような取組を通じて、教育に関する継続的な検証改善サイクルを確立することである。
全国学調を開始してからも、更なる教育指導の充実や学習状況の改善等に役立てるため、2008（平成 20）年度に「全国学力・学習状況調査結果チャート」を開発した。また、2018（平成 30）
年度からは、「学校／学級別解答状況整理表（S-P 表）」を提供し、各学校・学級の学習上の課
題を明らかにし、学校における授業改善・充実につなげるための資料の更なる充実を図っている。
2009（平成 21）年度からは、授業アイディア例を冊子として配布し、また同年全国学調において、正答率が高いなどの特徴のある結果を示した学校が、その結果に寄与したと考えている取組を取りまとめた（「全国学力・学習状況調査において特徴ある結果を示した学校における取組事
例について」、同様の取組事例集を 2011（平成 23）年、2017（平成 29）年にも着目する観点を変えながら作成）。
2012（平成 24）年には、過去４年間の全国学調の結果から見えてきた成果と課題を教科ごとに整理し、学習指導のポイントや授業アイディア例などをさらに提供した（「全国学力・学習状況調査の４年間の調査結果から今後の取組が期待される内容のまとめ」）。その後、2019（平成 31）
年には、「全国学力・学習状況調査活用事例集」において、全国学調の結果を効果的に活用していると考えられる事例を全国から収集し、取りまとめた。

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調査の実施方法という観点からは、これまでの国語、算数・数学に加え、新たに理科（2012（平成 24）年から）や英語（2019（平成 31）年から）の調査を定期的に実施し、その対象教科の拡充を図った。また、2013（平成 25）年度からは、経年変化分析調査、保護者・教育委員会に対する調査を実施することで、これまで調査において課題とされてきた国全体の学力の状況について、経年の変化を把握・分析できるようにするなど、調査の充実を図った。さらに、2019（平成 31（令和元））年度には、これまでの、主として「知識」に関する問題（いわゆる A 問題）と、主として「活用」に関する問題（B 問題）の区分を見直し、知識・活用を一体的に問う調査問題とし、現行の学習指導要領の趣旨を踏まえた出題内容とするなど、調査の充実・改善を図ってきた。

第３節

全国学調 の CBT・IRT 導入に向けた検討状況

文部科学省では、2019 年（令和元年）より、学校における１人１台端末と高速大容量の通信ネットワークを一体的に整備し、それらを活用して全ての子供たちの可能性を引き出す、個別最適な学びと協働的な学びの実現に向けた GIGA スクール構想を推進している。令和４年度末時点の義務教育段階における１人１台端末の整備状況は、「1,810 自治体等（99.9％）が令和４年度内に整備完了」とされており、着実に進捗している。また、PISA や TIMSS などの調査が従来の PBTから CBT に移行してきており、CBT による調査が国際的な標準となりつつある。こうした中で、全国学調についても、CBT として実施する構想について、専門的・技術的観点から検討を行うた
め、2020（令和２）年４月に「全国的な学力調査に関する専門家会議」の下に「全国的な学力調
査の CBT 化検討ワーキンググループ」が設置され、2021（令和３）年７月に最終まとめが報告された。【表 1-1-2】
この中で、令和３年度以降、試行・検証により課題の抽出とその解決を繰り返し、段階的に規模・内容を拡充させながら、CBT 化を着実に実現することとし、具体的には、令和６年度の経年変化分析調査から順次 CBT を導入することが提言された。
その際、悉皆調査については、実施日程の柔軟性の確保やネットワーク等の技術的課題の観点から、現行の「全国同日一斉実施方式」を「一定期間内（複数日に分散）での実施」に見直すとともに、調査の各回で比較可能な問題セットを複数用意し、IRT（項目反応理論）を採用することとした。CBT を導入する時期としては、児童生徒質問紙調査は令和６年度を目途にオンラインによる回答方式を全面導入し、教科調査については、端末操作の熟達の程度や実施体制の準備の観点等を踏まえ、中学校から先行し、2025（令和７）年度以降できるだけ速やかに導入することとされている。また、経年調査については、まずは現行の調査設計（IRT 採用）を基本とし次回予定の 2024（令和６）年度から CBT を導入することとされている。
昨年（2023（令和５）年）10 月 27 日に開催された令和５年度第１回全国的な学力調査の CBT化検討ワーキンググループにおいては、上記の令和３年の「最終まとめ」とその後の検討・取組も踏まえ、CBT 化の意義や令和７年度以降の悉皆調査の CBT 化に向けた基本的な考え方の整理を行っているところである。【表 1-1-3】
以上、第 1 節から第３節までをまとめると、国内外における CBT 化が、単に技術的な進歩だけを理由とするのではなく、これまでの PBT により測定可能な範囲で把握してきた児童生徒の資質
能力を、CBT という新たな調査手法により多面的に把握するとともに、調査結果をビッグデータ

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として収集し、教育データの利活用を促進し、教育施策の改善や学校での授業改善に生かすことなど、学力アセスメントが本来持つ「目的」をより充実して達成することなどを目指す中で、その導入が検討されているものと考えられる。
【表 1-1-2】全国的な学力調査の CBT 化検討ワーキンググループ 最終まとめ（令和 3 年 7 月 16 日、
全国的な学力調査に関する専門家会議 全国的な学力調査の CBT 化検討ワーキンググループ）25

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表 1-1-3 第１回全国的な学力調査の CBT 化検討ワーキンググループ（2023（令和５）年 10 月 27 日開催）「資料２」より抜粋

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第 ４節

教育委員会が実施する学力調査における CBT・IRT の導入の状況

我が国における初等中等教育や社会教育などの教育行政は、国、都道府県、市町村がそれぞれ役割を分担し、協力する体制の下、実施されており、教育委員会は、地方における教育行政の担い手として、こうした独自の学力調査を古くから実施している例が見られるが、旧学習指導要領が 1998・99（平成 10・11）年に告示され、完全実施された 2002（平成 14）年度以降、多くの地方自治体でこのような調査が実施されている。
現在（令和 5 年度時点）、33 都道府県・16 指定都市において、独自の学力調査が実施されており、そのうち、域内の全児童生徒を対象にした調査を実施している地方自治体は 42 教育委員会（26 都府県・16 指定都市）、抽出により調査を実施している地方自治体は 3 教育委員会（2 県・1 指定都市）となっている。（このほか、希望制により調査を実施している教育委員会が 6 教育委員会（6 道府県）ある。）
さらに、独自の学力調査等について、MEXCBTを含むCBT
CBTで調査を実施している、もしくは令和で調査を実施している、もしくは令和
さらに、独自の学力調査等について、MECBT を含む
5
5 年度内に実施予定の地方自治体は教育委員会（11
都道府県・6市町村）であり、CBT の導入
年度内に実施予定の地方自治体は1317
教育委員会（11
都道府県・2指定都市）であり、CBTについては、まだ一部の自治体で行われている段階という状況である。また、IRT の導入についても、さらに一部自治体で導入されている段階である。
以上のように、その実施状況は地方自治体によって多様であるが、多くの自治体において、域内の児童生徒の学習指導要領における各教科の目標や内容の定着状況を把握し、その課題を明らかにすることや、学習指導の改善を図り、その検証改善サイクルを確立すること、少人数学習の成果や課題の把握など各自治体における教育施策を検証することなどを目的としており、その調査の位置づけは、学力アセスメントの観点からのよりきめ細かなフィードバックを学校現場や児童生徒に戻そうとするもの、及び、教育施策の判断をより精緻に行うための材料を得ようとするものが多い。

第 ２章

本プロジェクト研究の課題意識

諸外国の学力アセスメントの状況、我が国における全国規模の学力調査等の経緯、全国的な学力調査の CBT 化検討ワーキンググループの議論などにも見られるように、調査の目的と実施方法
は表裏一体の関係であり、全国学調については、本体調査（悉皆調査）と補完調査（経年変化分析調査）の役割分担を踏まえた調査の枠組みの在り方を検討する必要がある。また、多くの地方
自治体における CBT・IRT の導入はまだ導入過程の途上にあり、今後の全国学調の在り方や、CBT・今後の全国学調の在り方や、CBT・
IRT の導入に向けた具体的な検討の方向性を注視した上で、地方自治体が独自に実施する学力調
査の在り方を今後検討したいと考えている教育委員会も多くあると思われる。
前述したとおり、現在、文部科学省では、GIGA スクール構想を推進するとともに、CBT による学力調査が国際的な標準となりつつある中で、我が国においても、CBT の特性・利点を生かした出題等，調査の一層の質の向上を図るとともに、教育データの収集・分析・利活用の充実による
EBPM のさらなる推進を図るため、全国学調等においても CBT 化に向けた検討・取組を進めることが急務である。

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また、児童生徒の学習指導の改善や地方の教育施策の検証に資する観点からは、学習指導要領の趣旨の十全な実現を期するとともに、次期改訂に向けて適切に対応する必要がある。こうした中、調査問題の CBT 化にとどまらず、Society5.0 に向けて学習をめぐる新しい評価改善のサイクルを確立することが求められている。
こうした状況を踏まえ、本研究プロジェクトでは、先行事例等を踏まえ、学習科学、教育測定、
教科教育、データサイエンス及び実務的知見等を架橋して、CBT 移行を展望した作問・結果分析の枠組みの在り方を検討するとともに、新たな PDCA サイクルの要となる学力アセスメントの改善
充実に向けた調査研究を行った。
この PDCA サイクルについては第３部で詳説される。ここで、学力アセスメントと PDCA サイクルの関係を簡単に整理しておくと、以下の三つにまとめられる。
まずは、学力アセスメントによる評価が学校など教育現場の指導改善に役立つというサイクルである。次に、学力アセスメントから得られた情報が国や地方自治体の教育施策の効果の判断や改善の参考になるというサイクルである。さらに、これらの根幹をなす、学力アセスメントの質そのものを向上させるための PDCA サイクルである。すなわち、指導改善や教育施策の効果判断を適切に行うためには、アセスメントの質が学習指導要領の目的に即した良質なものであることが不可欠である。
そこで、本報告書では、主に第２～４部において、我が国における学力アセスメントの質の向上の方策について検討した。具体的には、第２部では教科教育学の知見による作問結果を教育測
定学の立場から分析し、その知見を教科教育学の立場から再検討することにより、従来の全国学調において各教科がいかなる資質・能力を測定していたのか、その教科にのみ関わる資質・能力を測定していたのか、それとも教科共通の資質・能力も測定していたのか、その潜在性を活用して教科横断的な資質・能力を評価できるのかを検討し、第３部では学力アセスメントの質向上に直接関与する作問・結果分析について、学習科学の立場から教科教育と教育測定学の知見を融合してその質向上に貢献する PDCA サイクルを確立できるか、さらにそれを PBT から CBT へと展開できるかを検討し、第４部では主に教育測定学の立場から CBT とも連動して IRT を導入したときに、測定内容や調査方法がどのように変化するのか、その際の作問、結果分析や学校現場のフィード
バックの在り方などを検討した。
第５部では、現行の全国学調が現場の指導改善や地方自治体の教育施策改善にどう役立つか、
この PDCA サイクルの改善が他の PDCA サイクルにどうつながり得るかという将来像を示唆することとした。第６部において、以上の成果と今後に向けた課題を整理した。
なお、本プロジェクトは、本研究所内外の研究者・関係者が協働し、学力アセスメントの在り方について、様々な専門性の観点から検討を行い、その知見をとりまとめたものである。検討にあたっては、学力アセスメントの一例として全国学調を扱ってはいるが、ここでの研究成果を、全国学調に関する問題作成やフィードバックなど、実際の事業実施へ反映するには、更に様々な観点から検討を行う必要がある。
このため、本プロジェクトの成果全てがそのまま事業実施に反映されることを必ずしも保証するものではないという性質に留意いただいた上で、学力アセスメントの枠組みの様々な可能性として参照いただければ幸いである。

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第２部

教科等横断的な視点に立った資質・能力を見取る調査の仕組みについて

第１章
第２章
第３章

問題意識
つまずき、課題について
教科横断的な視点で資質・能力を捉えることについて

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第１章 問題意識
従来の全国学力・学習状況調査（以下、全国学調という。
）においては、調査結果を教科ごとに従来の全国学⼒・学習状況調査（以下、「全国学調」という。
）においては、調査結果を教科ごと
以下のようなまとまりに分けて、平均正答率等が提示されている。
に以下のようなまとまりに分けて、平均正答率等が提⽰されている。
・教科全体の平均正答率
・学習指導要領の内容・領域ごとの平均正答率
・評価の観点ごとの平均正答率
・問題形式ごとの平均正答率
・設問ごとの平均正答率
これは、教科ごとに育成すべき資質・能力が示され、教科ごとに学習指導が行われている現状を
これは、教科ごとに育成すべき資質・能⼒が⽰され、教科ごとに学習指導が⾏われている現状を踏まえ、指導改善の提案も教科ごとに行った方がよいと考えられているからである。
踏まえ、指導改善の提案も教科ごとに⾏った⽅がよいと考えられているからである。
一方、学習指導要領（平成 29 年告示小・中学校）において、次のように各学校で教科等横断的
⼀⽅、学習指導要領（平成年告⽰⼩・中学校）において、次のように各学校で教科等横断的な視点に⽴った資質・能⼒の育成が求められている。
な視点に立った資質・能力の育成が求められている。
２ 教科等横断的な視点に⽴った資質・能⼒の育成
教科等横断的な視点に立った資質・能力の育成

各学校においては、生徒の発達の段階を考慮し、言語能力、情報活用能力（情報モラルを⑴ 各学校においては、⽣徒の発達の段階を考慮し、⾔語能⼒、情報活⽤能⼒（情報モラルを含む。
）、問題発⾒・解決能⼒等の学習の基盤となる資質・能⼒を育成していくことができ、問題発見・解決能力等の学習の基盤となる資質・能力を育成していくことができるよう、各教科等の特質を生かし、教科等横断的な視点から教育課程の編成を図るものとるよう、各教科等の特質を⽣かし、教科等横断的な視点から教育課程の編成を図るものとする。
（下線は筆者）
各学校においては、生徒や学校、地域の実態及び生徒の発達の段階を考慮し、豊かな人生⑵ 各学校においては、⽣徒や学校、地域の実態及び⽣徒の発達の段階を考慮し、豊かな⼈⽣の実現や災害等を乗り越えて次代の社会を形成することに向けた現代的な諸課題に対応して求められる資質・能力を、教科等横断的な視点で育成していくことができるよう、各学て求められる資質・能⼒を、教科等横断的な視点で育成していくことができるよう、各学校の特色を生かした教育課程の編成を図るものとする。
校の特⾊を⽣かした教育課程の編成を図るものとする。
（中学校学習指導要領総則第２の２）同様の記述は高等学校学習指導要領にも見られる。
同様の記述は⾼等学校学習指導要領にも⾒られる。
そこで、現況分析班では、これまでの全国学調で各教科ではどのような資質・能力を評価してそこで、現況分析班では、これまでの全国学調で各教科ではどのような資質・能⼒を評価していたかを検討するとともに「全国学調においても、教科横断的な視点で資質・能力等を捉えそれいたかを検討するとともに「全国学調においても、教科横断的な視点で資質・能⼒等を捉えそれらに取り組む学校を支えるような情報提供ができないか」との問題意識の下、プロジェクト研究
らに取り組む学校を⽀えるような情報提供ができないか」との問題意識の下、プロジェクト研究の現況分析班で検討を進めることになった。
検討は次の二つの方向で行った。
検討は次の⼆つの⽅向で⾏った。
・各教科（全国学調で行われている国語、算数・数学、理科、英語）共通の視点として「つまず・各教科（全国学調で⾏われている国語、算数・数学、理科、英語）共通の視点として「つまずき、課題」をおき、各教科を担当している教育課程調査官（以下、この部において「調査官」とする）に意見をきく。
する）に意⾒をきく。
・全国学調の国語、算数・数学以外の教科が参加している年度の結果を再分析・検討し教科横断的な示唆を得ることができないか、考えられる方法を試行する。
的な⽰唆を得ることができないか、考えられる⽅法を試⾏する。
なお、前者は令和３年度に、後者は令和４年度に実施した。

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第２章

つまずき、課題について

次のような項目の調査を通して、各調査官の意見を聞いた。
（１）それぞれの教科に特有のつまずき、課題について①つまずきや課題の要因は何か？調査の問い方（出題方法）等を工夫することで要因を明らかにすることはできるか？
②指導の改善によって、つまずき、課題は克服（解消）できるか？
③児童生徒が成長すること（学習を重ねる、生活経験が豊かになるなど）によって、つまずき、課題は克服（解消）できるか？
（２）各教科等に共通のつまずき、課題はみられるか？また、考えられる要因は何か？
（３）今後、複数の教科等の指導で共通して重視すべきだと考えられることはあるか？
次の第１節から第３節までが、班員（各教科等の調査官）の回答をまとめたものである。基本
的には全国学調の結果が踏まえられているが、中には研究指定校を訪問した際の先生方との意見交換等が踏まえられていると思われるものもある。調査に当たっては、根拠があいまいなものであっても、気になることについては積極的にあげるよう依頼した。

第１節

教科固有のつまずき、課題①国語（→は関連した意見である。以下、同）(ア)文の構成（主語・述語、修飾・被修飾など）を理解することに課題がある。
要因としては、自分の書いた文章を読み返すなどして活用しないことがあるのではないか。
文の構成は文法事項という意識が教員の中にあり、生活言語としてそのうちに理解できるようになるだろうという意識も働いているのではないか。
→推敲に関する指導事項と関連付けて指導を工夫することで克服できると考える。
→質問紙調査とクロス集計することで一定程度現状把握はできると考える。
②算数・数学(ア) 問題の考察に必要な基礎的、基本的な概念の理解に課題がある（例えば、「割合の意味の理解」と「計算の順序に関するきまりなどの理解」、「一次方程式の解の意味の理解」など）。繰り返
し練習がしにくい内容と考えることもできる。
→「概念が理解できていなければ、正解を導くことが難しい問題」となるよう問い方を工夫することで概念自体が理解できないのか、それ以外のことがらが関係しているのかを捉えることはできると考える。
→指導に評価が十分生かされていないことが原因の一つと考えられる。したがって、児童生徒が表現する機会を多くし、児童生徒の学習状況を丁寧に捉えながら指導することにより、課題は克服（解消）できると考える。ただし、そのためには例えば、分かっていない生徒が「分からない」と発言できる教室の雰囲気や困っている生徒を助け合う人間関係、つまずきを生かしてよりよく理解できることを目指す授業などが大切である。ICT の利用を工夫することも考えられる。

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→児童生徒が、主体的に取り組めるような活動を多く経験して自らを振り返ることができるような態度を育てることや、学習や生活経験が豊かになっていることを意識しそれらを知識として体系化したり価値づけたりしていれば、克服できると考える。
③理科(ア)「問題を見いだし、観察、実験を計画すること」「観察、実験の結果を分析して解釈すること」「科学的な概念を使用して考えたり、説明したりすること」に課題がある。
要因としては、授業で、生徒が問題を見いだしたり、分析して解釈したり、科学的な概念を使用して説明したりする場面が少ないことにあるのではないか。また、そもそも教師が「科学的」の意味を十分理解していないことも要因ではないか。学習を通して得た知識を再度、生活に戻して考えるような指導も弱くなっていると感じる。
→生徒が自然に関わる中で日常生活との差異に気づき、問題を見いだす場面を設定したり、授業
では正解を求めるだけでなく生徒の考えを自由に表出する場面を設定したり、実験においても失敗することを許容しその原因を考えさせる場面を設定したりすることが必要である。
④英語(ア)英語では基本的な語や文法事項等を正しく用いて表現することができないことに課題がある。
要因としては、語や文法事項等の知識や技能が実際のコミュニケーションにおいて活用できる「知識・技能」として身に付いていないことがあるのではないか。
→コミュニケーションを行う目的・場面・状況等を意識した言語活動を繰り返し行い、「知識・技能」を適切に活用できるようにすることに重点を置くことが必要である。
→コミュニケーションを行うための最低限の文脈を与え、その中で「知識・技能」として測るべきテスティングポイント（出題の趣旨）を明確にした調査問題を工夫することが必要である。
(イ)全国学調では、ねらいとする資質・能力は同じでも話題が変わってしまったり、問題の形式に慣れていなかったりした場合、ねらいとする資質・能力が発揮されない可能性がある。
→言語材料を単に操作する問題（いわゆる文法問題）と文脈の中で特定の言語材料を適切に使用する問題を出題し、比較することで要因が特定できる可能性がある。
→資質・能力が身に付いているかどうかを、別の文脈や領域で問う問題を出題することで、要因が特定できる可能性がある。
→児童生徒が成長することで一定程度は改善が見られると思うが、教師の適切な介入があればより効果を上げるのではないか。また、教師の介入がない場合、児童生徒が成長しても気づかないことが考えられ、その場合は、課題の克服はできないのではないかと考える。

第２節

教科共通と考えられるつまずき、課題

以下の６点があげられた。教科を超えて全国学調の結果を見て調査官同士で意見交換をしたり、現場の教員と話をしたりする中で感じていることだと考える。
①複数の資料から必要な情報を見いだすことができないこと②複数の情報をうまく関連付けて考えることができないこと③概念的な理解に至っていないこと④個別の知識が生きて働く知識となっていないこと

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⑤日常の事象について，目的に応じた課題の解決ができないこと（結果の意味を考察できないこと）⑥根拠を明確にして説明をすることができないこと
これらに対して考えられる要因が次のように述べられている。
①：・必要な言葉を予測して検索するような経験が乏しいからではないか。
・そもそも課題自体に興味をもっていないので，必要な情報を見いだそうとしないのではないか。
・一つの正解を求める学習が中心で，目的によって必要な情報は異なるという経験をさせていない。また，必要な情報は過不足なく教師が与えることがほとんどである。
②：課題を解決した後で，その過程を振り返って改めてその課題と結果の関係や意味（必要性と意味）などを考察しようとしない。
③④⑤：・児童生徒が目的意識をもって学ぶような課題提示がされないので，児童生徒は個々の知識を積極的に働かせようとしない。また，情報の活用目的なども児童生徒に伝えていない。
・繰り返し練習させることができる内容は理解の深まりがみられるが，そうでない内容については概念的な理解にまで至らないのではないか。
⑥：例えば理科では、実験結果などのまとめも教師が行っている場合は少なくない。1 時間の授業のまとめも教師のみが行っている場合もある。

第３節

複数の教科等で共通に重視すべき指導

複数の教科等で共通に重視すべき指導として以下の８点があげられた。なお、⑦と⑧について
は指導との関連で重要な指摘だと考え掲載をした。
①複数の資料から目的に応じて必要な情報を見いだすこと。また，複数の資料から得た情報を関連付けて解釈すること②自分の考えが明確になるように内容を構成して表現（記述）すること③自分とは異なる考えを解釈すること④学習内容の意味や目的を児童生徒が理解できるようにすること。特に，学んだことが日常生活に生かされていることが実感できる場面を充実すること⑤問題発見・解決のプロセスを大切にすること⑥目標→学習→振り返りのサイクルで，自らの学びを客観的に見ること（メタ認知）⑦カリキュラム・マネジメントを一層すすめること（そのために他教科で育成を目指している資質・能力の理解を進めること）⑧各教科の問題（課題）解決の共通点と相違点を理解することも必要。それを通して教科の本質的な部分を認識することにつながる。
①～⑥は第２節で述べた教科共通と考えられるつまずき、課題との関連で捉えられる。学習指導要領では「主体的・対話的で深い学び」の視点からの学習過程の改善が求められているが、②35

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～⑥はそれに関係することだとも考えられる。小学校から中学校へ、中学校から高等学校へと学校種が上がるごとに各教科では内容が増加することもあり、学習者の実現状況を丁寧に捉えた学
習改善への手立ての指導が弱くなりがちである。これまでにも指摘されていることだが、それぞれの教科で改めて意識して指導することが必要だということだろう。

第４節

章全体を通して現況分析班として、現状を捉える手段としてまず、つまずき、課題について把握することとした。把握に当たっては、新型コロナウィルス感染症の拡大の時期と重なったこともあり、班員である調査官にアンケートを実施することにした。
つまずき，課題については、小学校から中学校に進めば教育内容も広く深くなることから一つのつまずき，課題についてもかかわる事柄が多くなり、その原因について特定して述べることは難しくなる。今回は全国学調の結果を中心に研究指定校などの取組を通して常日頃考えていることが示されている。特に教科固有のつまずき、課題については、視点の当て方にそれぞれの教科
で特徴があるが、それゆえ各教科で、どのような資質・能力を育てようとしているかが改めてクローズアップされたと感じている。
一方、教科共通のつまずき、課題については、これまでも繰り返し指摘されたことがあがっている。第３節で複数の教科等で共通に重視すべき指導としてあげられている８点のうち⑦の「カリキュラム・マネジメントを一層進めること」は教科共通のつまずき、課題を考えれば当然のことであるが、総合的な学習の時間の取組についても視野に入れてのことであると考える。総合的な学習の時間の指導を通して他教科で育成を目指している資質・能力についての理解を進め各教科の指導の改善にもつなげたい。
さて、第１章にも記述したように「全国学調においても、教科横断的な視点で資質・能力等を捉えそれらに取り組む学校を支えるような情報提供ができないか」との問題意識の下、令和４年度に実験的な取組を行った。全国学調の結果を基に教科横断的な視点で資質・能力を把握する方法を開発できればそれぞれの学校での指導に資することができるのではないかと考える。今回、行った取組については第３章で述べる。

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第３章
第 ３章

教科横断的な視点で資質・能力を捉えることについて
教科横断的な視点で資質・能力を捉えることについて

第１節 教科横断的な視点で資質・能力を把握する方法
第１節 教科横断的な視点で資質・能力を把握する方法
これまで全国学調では、それぞれの教科ごとに資質・能⼒を把握し指導の改善等の例⽰も各教
これまで全国学調では、それぞれの教科ごとに資質・能力を把握し指導の改善等の例示も各教科で⾏ってきた。そこで本プロジェクト研究では、教科横断的な視点で資質・能⼒を把握する⽅科で行ってきた。そこで本プロジェクト研究では、教科横断的な視点で資質・能力を把握する方法が開発できないかとの問題意識の下、次の２段階で教科横断的な視点で資質・能⼒を把握する法が開発できないかとの問題意識の下、次の２段階で教科横断的な視点で資質・能力を把握する
⽅法について試⾏することにした。
方法について試行することにした。
（１）これまでの全国学調の再分析として測定技術班が以下の 3 種類の分析を⾏う。なお、これ（１）これまでの全国学調の再分析として測定技術班が以下の 3 種類の分析を行う。なお、これらの分析⽅法に関連した説明が本報告書の第４部第３章第４節（pp.127〜128）に記載されているらの分析方法に関連した説明が本報告書の第４部第３章第４節（pp.〇〇～□□）に記載されていので、参照されたい。
るので、参照されたい。
MAP 基準：MAP 基準：
データが何次元なのかを評価する（次元数＝能⼒数とする）。因⼦分析で因⼦数を決定するためデータが何次元なのかを評価する（次元数＝能力数とする）。因子分析で因子数を決定するために⽤いられる統計⼿法。変数（調査問題）間の相関から因⼦の影響を除いた偏相関の平均を求め、に用いられる統計手法。変数（調査問題）間の相関から因子の影響を除いた偏相関の平均を求め、これを因⼦の数だけ計算して最⼩となるまでの因⼦を意味のあるものとして評価する。
これを因子の数だけ計算して最小となるまでの因子を意味のあるものとして評価する。

平行分析：
平⾏分析：
データが何次元なのかを評価する（次元数＝能力数とする）。因子分析で因子数を決定するためデータが何次元なのかを評価する（次元数＝能⼒数とする）。因⼦分析で因⼦数を決定するために用いられる統計手法。因子分析では、変数（調査問題）間の相関行列からスクリープロットをに⽤いられる統計⼿法。因⼦分析では、変数（調査問題）間の相関⾏列からスクリープロットを作り、それを用いて因子数を評価するが、これに対して、データのサンプルサイズ（児童生徒数）
作り、それを⽤いて因⼦数を評価するが、これに対して、データのサンプルサイズ（児童⽣徒数）と同じ数の乱数を変数と同じ数（調査問題数）だけ発生させて無意味なシミュレーションデータ
と同じ数の乱数を変数と同じ数（調査問題数）だけ発⽣させて無意味なシミュレーションデータ
を作り、元々のデータのスクリープロットがこのシミュレーションデータのスクリープロットをを作り、元々のデータのスクリープロットがこのシミュレーションデータのスクリープロットを上回る因子を意味のあるものとして評価する（スクリープロットでは Actual Data 線と Simulated
上回る因⼦を意味のあるものとして評価する（スクリープロットでは Actual Data 線と Simulated
Data 線の交わったところより大きい因子を選択する。）
Data 線の交わったところより⼤きい因⼦を選択する。）
ただし、MAP 基準、平行分析ともに次元数を評価するが、調査問題の分類は行わない。また、
ただし、MAP 基準、平⾏分析ともに次元数を評価するが、調査問題の分類は⾏わない。また、方法が異なるため、二つの分析結果も異なる。調査問題のような正誤データの場合、MAP 基準の⽅法が異なるため、⼆つの分析結果も異なる。調査問題のような正誤データの場合、MAP 基準の方が比較的正確な結果が得られる。
⽅が⽐較的正確な結果が得られる。
DETECT 分析：
DETECT 分析：
近い能力を評価していると考えられる設問同士をグループ化（以下、グループを「問題群」と近い能⼒を評価していると考えられる設問同⼠をグループ化（以下、グループを「問題群」という）する。調査問題の分類、次元数（能力の数）の評価をする際に用いられる統計手法。相関行いう）する。調査問題の分類、次元数（能⼒の数）の評価をする際に⽤いられる統計⼿法。相関⾏列を使わないため、平行分析や MAP 基準が使えない場合でも次元数の評価ができる。ただし、列を使わないため、平⾏分析や MAP 基準が使えない場合でも次元数の評価ができる。ただし、必ずいずれかの問題群に振り分けられるため、明確に分類できないときは、結果が不安定になる
必ずいずれかの問題群に振り分けられるため、明確に分類できないときは、結果が不安定になる（結果が変わりやすい）。
（結果が変わりやすい）。
（２）現況分析班で三つの分析を基に意見交換を行う。
（２）現況分析班で三つの分析を基に意⾒交換を⾏う。
分析結果を基にどのような意見交換が可能か、新たな知見を見いだすことはできないかと考え
分析結果を基にどのような意⾒交換が可能か、新たな知⾒を⾒いだすことはできないかと考え班員である調査官で実際に意見交換を行う。
班員である調査官で実際に意⾒交換を⾏う。

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１－１

平成３０年度・平成３１年度 全国学力・学習状況調査結果分析（１）中学生の平成 30 年度のデータによる分析

図 2-3-1

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問題群
グループ

図 2-3-2

調査問題の分類―２

DETECT 分析の結果から、より意見交換がスムーズに行われるよう学校種・年度ごとに次ペー
ジ以降にある表を作成した。

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表 2-3-1

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（２）現況分析班での意見交換
平成 30 年度中学校調査のデータによる分析結果を基に「教科の枠を超えて、統計的に同じ資質・能力を問うていると考えられる問題（主には表２－３－１で領域欄に黄色で網掛けをされた問題）」について現況分析班で意見交換を行った。ここでは、その際に出された主な意見を掲載しておく。なお、平成 30 年度、平成 31 年度調査に関する意見交換では教科ごとにグループを編成した。
【各グループでの意見交換の概要】＜国語＞
・国語の記述式の２題は最後の問題群に含まれている。この問題群に含まれる短答式の問題も記述の要素を含んでいると思う。条件付きの記述問題と言ってもよいのではないか。
・明確な「条件」としては（問題文に）出てはいないが、条件になっているということを子供が理解しているかが大事ではないか。
・ペーパーテストへの対応力も課題ではないか。条件が埋め込まれていると、生徒が解答するのは難しいのかもしれない。
・条件を明確に提示している問題、条件を埋め込んである問題で正答率を比較するとよいのではないか。正確には同じ生徒で、同じ問題でないと検証はできないが・・・。
・記述式問題では何をどう書いたらいいかわからないから、書くことをやめてしまう。
・最後の問題群に入っている理科の問題は全て記述式で条件を複数示している問題だ。同じ問
題群に分類されたのはそこが関係しているのだろうか？
＜算数・数学＞
・H30 年度中学校調査では、最後の問題群に国語や理科の多くの記述式問題が集まっている。
数学は記述式問題、短答式も入っているが、どういう理由でそうなったのか？
・数Ａ13 はひし形に関する問題だ。選択式の問題だが記述式と同じ能力を測っているということになるのか？
・ひし形の性質についての理解、線対称、点対称かを文章を読んで判断する。だから言語能力を問う問題と同じ問題群に分類されたのだろうか？
・そうすると、数Ｂ04 は短答式なのに文章題と同じ能力を測っていると捉えられるが・・・不思議だ。
・国Ｂ05 は記述式の問題なのに数学の中に入っている。読めているかどうかを問う問題は国語の能力を測っている問題になるということなのか？
・数Ｂ11、数Ｂ12、数Ｂ10 は全て図形の証明問題だ。これらが記述式の問題に近い。言語能力が関わっていると言えるのではないだろうか。
・（これらの問題は）数学の能力以外の能力を測っているということになるのか？
・数学の証明問題の結果と国語や理科の結果との関係が強いということではないか。どれも論理的思考力だから。
・国Ａ12 と理 25、数Ｂ12 は問題が終わった後に次に何を考えるのかというタイプの問題だ。
そこに共通点があるのではないか。

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・一度、整理されたものについてさらに考える必要がある問題(これまでの流れを踏まえて考える問題)だ。
・そうすると、これまでの状況を理解できているかどうかが大切だろう。
・メタ認知が関わっていると言えるのではないか。
・論理的に筋道を立てて考えないと解けない問題ということは言えそうだ。
＜理科＞
・最後の問題群に含まれる理科の問題は全て「新場面の問題」と呼ばれている問題だ。教科書に載っておらず、授業で扱うわけでもない。生徒にとっては未経験の問題であり、問題全体を捉えないと解けない問題だということはできる。
＜英語＞
・条件が与えられた記述式の問題が多い。書き直したり見直したりするなど、あるものに対して見直すような問題がある。ある状況に対して、生徒がその状況に入れているかどうか。状況に入ることができれば、出てきた情報をさらに処理したり、再構築したりする作業がうま
くいっていないのではないだろうか。
【全体交流での各グループからの発言要旨】＜国語＞
・国語・数学・理科に共通していることとして条件を自分で考える必要がある問題であると思った。
＜算数・数学＞
・一度整理されたあと、それを振り返る問題が多いように感じた。
・（算数・数学のグループでは）メタ認知や論理的な考え方といったキーワードが上がった。
＜理科＞
・理科の挙げられている問題は、教科書にない新場面を問う問題である。文脈全体を把握しなければ解けないような問題が多い。
・他教科も問題全体を把握する必要がある問題が多いと思った。
＜英語＞
・一度出た情報を用いて、考えを再構築するような問題が最後の問題群に分類されているのではないかと思う。

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１－２ 令和４年度 全国学力・学習状況調査結果分析（１）中学生の令和４年度のデータによる分析

図 2-3-345

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問題群

図 2-3-4

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表 2-3-5
表 2-3-547

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（２）現況分析班での意⾒交換（２）現況分析班での意見交換
令和４年度⼩学校調査及び中学校調査を基に現況分析班で意⾒交換を⾏った。
令和４年度小学校調査及び中学校調査を基に現況分析班で意見交換を行った。
ここでは、その際に出された中学校調査のデータによる分析結果を基に主な意⾒を掲載してお
ここでは、その際に出された中学校調査のデータによる分析結果を基に主な意見を掲載しておく。なお、令和４年度調査の意⾒交換では担当教科が異なる調査官でグループを編成した。
く。なお、令和４年度調査の意見交換では担当教科が異なる調査官でグループを編成した。
【各グループでの意⾒交換の概要】【各グループでの意見交換の概要】＜A グループ＞＜A グループ＞〇全体の印象について〇全体の印象について
・理科について、上から⼆つ⽬の問題群では数学の中に理科が⼊っている。中理 11 は教科書では
・理科について、上から二つ目の問題群では数学の中に理科が入っている。中理 11 は教科書ではやったことがない問題。習った問題を他の場⾯で活⽤する問題だ。なぜこれが数学の中に⼊っやったことがない問題。習った問題を他の場面で活用する問題だ。なぜこれが数学の中に入っているのか分からない。
ているのか分からない。
・理科と国語が混じっているところは記述式の問題が多いところ。説明をしないといけない問題
・理科と国語が混じっているところは記述式の問題が多いところ。説明をしないといけない問題だ。今回無解答率が⾼かった上位４問がそこに集まっている。思考発話調査で⽣徒から聞き取だ。今回無解答率が高かった上位４問がそこに集まっている。思考発話調査で生徒から聞き取ったところ、⽣徒はなんとなく書けばよいことは分かるが⽂章に表せなくて無解答になると⾔ったところ、生徒はなんとなく書けばよいことは分かるが文章に表せなくて無解答になると言っていた。書くべき要素は分かるがどんな順番で書けばよいか分からなくなるということだっっていた。書くべき要素はわかるがどんな順番で書けばよいかわからなくなるということだった。
た。
〇最後の問題群について〇最後の問題群について
・理科、数学、国語が混じっているところは、図など与えられた情報をもとに共通点を⾒つける
・理科、数学、国語が混じっているところは、図など与えられた情報をもとに共通点を見つける
問題ではないか。
問題ではないか。
・中理 08 は「⼤本」という⾔葉の意味がわからなかったようだ。
・中理 08 は「大本」という言葉の意味がわからなかったようだ。
・中理 12 はグラフの縦軸と横軸に何を設定するか考える問題だ。
・中理 12 はグラフの縦軸と横軸に何を設定するか考える問題だ。
・中国 12、13，14 は書写の問題だ。中国 12 の正答率が低い。⾏書の⽤語としての知識を⾔語で・中国 12、13，14 は書写の問題だ。中国 12 の正答率が低い。行書の用語としての知識を言語で理解できてないと答えられない問題。中理の「⼤本」の問題と⼀緒ではないか。
理解できてないと答えられない問題。中理の「大本」の問題と一緒ではないか。
・中数 05、10 は理科の問題に近い。状況が与えられていてそれをもとに考察する問題だ。しかし
・中数 05、10 は理科の問題に近い。状況が与えられていてそれをもとに考察する問題だ。しかし「⼤本」や⾏書の⽤語の問題とつながる理由はわからない。
「大本」や行書の用語の問題とつながる理由はわからない。
・書写の問題も、書いてあるものをもとにどう直せばよいか考える問題ではないか？
・書写の問題も、書いてあるものをもとにどう直せばよいか考える問題ではないか？
・⾔語ではない、図やグラフなどから情報を読み取って考える問題と考えれば、そういうところ・言語ではない、図やグラフなどから情報を読み取って考える問題と考えれば、そういうところ
では共通していると⾔えるのではないか。
では共通していると言えるのではないか。
・数学の証明問題などで、これまで書くことが重視されてきたが、⽅針を⽴てることも⼤切だと
・数学の証明問題などで、これまで書くことが重視されてきたが、方針を立てることも大切だと思う。つまり、どう書けばよいかの⾒通しを持たせることが⼤切だ。
思う。つまり、どう書けばよいかの見通しを持たせることが大切だ。
・なぜそう書くのか分かっていないと書けなくなってしまう。
・なぜそう書くのか分かっていないと書けなくなってしまう。
〇第２の問題群について〇第２の問題群について
・数学の中に理科の問題が１問含まれている。数学の問題は連⽴⽅程式を解く問題などである。
・数学の中に理科の問題が１問含まれている。数学の問題は連立方程式を解く問題などである。
・抽象的な概念を扱う問題が集まっているのか？
・抽象的な概念を扱う問題が集まっているのか？
・連⽴⽅程式を解くという問題は識別⼒の⾼い問題だと感じている。
・連立方程式を解くという問題は識別力の高い問題だと感じている。
〇第５の問題群について〇第５の問題群について
・理科の記述は採点が難しかったところ。書きぶりが整っておらずいろいろな解答があった。
・理科の記述は採点が難しかったところ。書きぶりが整っておらずいろいろな解答があった。
・記述する⼒、読み取る⼒を国語科だけで⾝に付けるのは難しい。
・記述する力、読み取る力を国語科だけで身に付けるのは難しい。
・理科には理科の⽂章の読み⽅があるのではないか？

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・数学で⾔うと図形の証明問題のようなものも国語の記述の⼒とは違う⼒ではないか？
・理科には理科の文章の読み方があるのではないか？
・⼩学校だと書き⽅の構造を⽰して書かせる問題がある。そういう意味では教科固有の書き⽅が・数学で言うと図形の証明問題のようなものも国語の記述の力とは違う力ではないか？
あると⾔えるのではないか。
・小学校だと書き方の構造を示して書かせる問題がある。そういう意味では教科固有の書き方が・理科の授業では友達同⼠で表現を直すことも⾏われている。
あると言えるのではないか。
・それは国語で⾔う推敲に当たるのではないか。
・理科の授業では友達同士で表現を直すことも行われている。
・こういう活動にはカリキュラム・マネジメントの視点が必要で、その視点を今後取り⼊れてい・それは国語で言う推敲に当たるのではないか。
かないといけないのではないか。
・こういう活動にはカリキュラム・マネジメントの視点が必要で、その視点を今後取り入れてい・理科は書いたものを評価することがほとんどだ。
かないといけないのではないか。
・国語で相⼿を意識して書き⽅を変えるように、教科によって書き⽅を変えることを⼦供たちが・理科は書いたものを評価することがほとんどだ。
どれだけ意識しているのか。(メタ的な理解)
・国語で相手を意識して書き方を変えるように、教科によって書き方を変えることを子供たちが・中学校国語では推敲の授業で⾏っているが、なかなかうまくいっていない指導事項の⼀つだとどれだけ意識しているのか。(メタ的な理解)考えている。
・中学校国語では推敲の授業で行っているが、なかなかうまくいっていない指導事項の一つだと・理科では⾒てわかることが多い。ただ、それをどう表現すればよいかわからず、つまずく⼦が考えている。
多い。これが無解答へとつながっているかもしれない。
・理科では見てわかることが多い。ただ、それをどう表現すればよいかわからず、つまずく子が〇全体を通して多い。これが無解答へとつながっているかもしれない。
・全体的に中国と中数で分かれているのが特徴的だと思う。
〇全体を通して・やはり国語と算数・数学（の能⼒）には違いがある。
・全体的に中国と中数で分かれているのが特徴的だと思う。
・⽂章を読み取るときに、教科固有の⾒⽅・考え⽅を⾝に付けていないと難しいということにな
・やはり国語と算数・数学（の能力）には違いがある。
るのではないか。当然、国語の読み書きの⼒は基盤になると考えるが・・・。
・文章を読み取るときに、教科固有の見方・考え方を身に付けていないと難しいということにな
・国語ができれば他の教科もできるようになるとは限らない。
るのではないか。当然、国語の読み書きの力は基盤になると考えるが・・・。
・中理 11 とか中数 04 とかは教科書に載っている例では理解できているのではないか？
・国語ができれば他の教科もできるようになるとは限らない。
・中数 04 は、教科書では普通ｘが１ずつ変化するので、ｙを⾒れば変化の割合がわかるが、ここ・中理 11 とか中数 04 とかは教科書に載っている例では理解できているのではないか？
ではｘが 2 つずつ変化しているので間違った⽣徒が多かった。
・中数 04 は、教科書では普通ｘが１ずつ変化するので、ｙを見れば変化の割合がわかるが、ここ・変化の割合について、知識としては⾝に付いていても概念的な理解までには⾄っていない。こではｘが 2 つずつ変化しているので間違った生徒が多かった。
の問題を概念的な理解を問う問題と考えれば中理 11 と共通している。
・変化の割合について、知識としては身に付いていても概念的な理解までには至っていない。こ・こういう問題は国語の読む⼒では解釈できない。
の問題を概念的な理解を問う問題と考えれば中理 11 と共通している。
・やはり教科固有の⾒⽅・考え⽅が必要になると⾔えるだろう。
・こういう問題は国語の読む力では解釈できない。
・しっかりと概念が理解できているかどうかが分かる問題と⾔えそうだ。
・やはり教科固有の見方・考え方が必要になると言えるだろう。

・しっかりと概念が理解できているかどうかが分かる問題と言えそうだ。
＜B グループ＞〇全体の印象について＜B グループ＞
・中学校数学はきれいに分かれている。
〇全体の印象について
・第１の問題群は数学の記述式問題が多いが、そこに短答式の問題が２題⼊っているのが不思議
・中学校数学はきれいに分かれている。
だ。
・第１の問題群は数学の記述式問題が多いが、そこに短答式の問題が２題入っているのが不思議
・記述式の中数 07 だけ分かれているのは納得できる。これはいつも出しているような問題だ。
だ。
・中数のデータの活⽤に関する問題が２題下の問題群に離れている。これは折れ線グラフや箱ひ・記述式の中数 07 だけ分かれているのは納得できる。これはいつも出しているような問題だ。
げ図の選択問題だ。他の数学の問題とは違う能⼒を問うているのだと感じる。これらの問題は、・中数のデータの活用に関する問題が２題下の問題群に離れている。これは折れ線グラフや箱ひ資料の読み取りというかデータを⾒て判断して解答する（問題だ）。
げ図の選択問題だ。他の数学の問題とは違う能力を問うているのだと感じる。これらの問題は、
・中数 05 と中数 07 が含まれる最後の問題群では、国語、数学、理科と三つの教科の問題が含ま

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資料の読み取りというかデータを見て判断して解答する（問題だ）。
・中数 05 と中数 07 が含まれる最後の問題群では、国語、数学、理科と三つの教科の問題が含まれている。そこが気になる。中国 12・13・14 は書写の問題だ。資料から読み取るということだ
ろうか。理科も情報の読み取りだと感じる。そこが教科を越えたものなのかもしれない。
〇それぞれの教科の記述式問題から考えられることについて
・第４の問題群の理科と国語の記述のかたまり方も気になる。
・数学の記述はある意味、自由さがないと言える。必ず問題の中に根拠がある。根拠とするのは問題の中のデータだ。数学だけ記述が国語や理科と離れているのもうなずける。同じ記述でも、自分の考えを表出する記述とは違うのかもしれない。
・第４の問題群の中国 01 と中国 02 は評価の観点では思考・判断・表現とされているが知識・技能に近いとも考えられる。
・中国については、「読むこと」と「書くこと」は近くに分類されることが多いが、「話すこと」と「聞くこと」は離れて分類される傾向がある。それは技能的な要素が強いからではないか。思考・判断というより、表現に重きがある。
・記述式の問題が分かれて分類されているというのは、小学校と中学校で共通だ。記述式の問題であっても、使っている能力は違うのかもしれない。算数・数学ではデータの読み取りはする
が、読み取ったものをどのように記述するかはあまりされない。それがデータの活用に関する２題が他の数学の記述式の問題と離れている原因かもしれない。説明の仕方は国語の指導になるのか・・・ただ、数学特有のものもある。簡単に教科横断というわけにはいかない。共通点を見いだして考えていくのがいいのか、そもそも教科固有の方がいいのか・・・教科によって分けるのではなく、内容によって考えていくべきことなのか。中学校は教科担任制であるが故に、
教科固有の面に特化しすぎているのかもしれない。
・理科は、根拠があって事実があって解釈がある。実験・観察の結果からどういったことが言えるかを表現するとき、突き詰めると事実・考えを分けて表現していくのは国語の力と言えると思う。基盤となるところと教科固有となるところとの組合せの根本がどこか分かれば、指導は変わっていくのではないか。
・算数・数学の記述についても理科に近いところはある。事実と考えを区別して書くということは共通している。先生がそれを知っているだけでも指導は変わってくるはずだ。
・国語は問題文等の叙述に沿っていれば解釈は多様だ。理科や数学はそうであったら困る。解釈したことをどう表現するかは教科によって違うと思うが、それも大切だ。理科の問題解決の過程の中に数学が入り込んでいるようなイメージがある。数学的に出た結果を事象に当てはめ事象の意味を解釈していく。
・理科は問題発見・解決のプロセスが色濃く出ている。
・それぞれの教科で似ていながらも違っている。
・算数・数学と国語は「離れているイメージ」をもっていたが、この表の分類では近くにあるというのが面白い。
・英語は別言語なので、「記述式の問題」と言っても日本語で記述するのとは違う。１枚フィルターがあるイメージ。内容としては国語に近いが、中学生では語彙も少ないので、あまり難しい

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内容のことが聞けない。文法等の正確さも見ているので・・・
・「記述式」という形式だから細分化されていくのだろう。評価の観点としては思考・判断・表現をみているが、思考・判断の経路が違うのかもしれない。その違いが出てきていると考えられるのかもしれない。
・国語の記述の問題では、語彙力の問題がある。イメージがあってもうまく言語化できない。他
教科ではどうだろうか？例えば、数学では解答を書けない生徒がいる。根拠を示すときにどう言ったらよいか分からないとかはあるのではないか。わかっていても表現できない、それは語彙なのかも。教科特有の表現方法があって、それは指導していかなくてはならない。
・小学校の国語の理由の言い方などは指導事項としてある。知識・技能の語彙のところで、そういう指導が落ちていると他教科にも影響する。
・「なぜならば～」と書くのだよと強く指導すると、なんでもそれを書けばよいと思ってしまう生徒も出てくる。考えた上での表現を指導しないといろいろなところに影響していく。他教科の指導を知らないこと（にも問題）がある。ベースとなるところは共有したい。知っている方がプラスにはなりそうだ。
・理科では新学習指導要領で結果と考察の書き方の指導を（することと）している。授業で言語活動も行われるようになってきた。例えば、観察を通して相違点や共通点を基に見いだす能力は大切だが、そのような能力を文の形を一つの手立てとして指導して育てる。これまでは自由に表現していた。そういう意味では国語につなげやすいと言える。国語の内容を使うことも考えられる。基盤となるところがつながっていくのではないか。
・真ん中に国語があるイメージ。国語があって、それを基に算数・数学や理科があるイメージ。
全国学調の理科の問題は、教科書の中にあることをあえて出題しないイメージがあり、子供にとっては未知の状況である。教科ごとに特色があるのがこの表に表れていると思う。
＜C グループ＞〇全体の印象について
・中理 19～中理 13 までの第４の問題群に理科と国語の記述式の問題が全て集まっている。何らかの関係があるのではないか。第５の問題群に分類されている記述式の問題の中で理 21 は、短答式に近い問題ではないか。
・全体的に問題形式で分かれている。
〇最後の問題群について
・最後の問題群に、いろいろな教科が混ざっているがなぜか？
・中数 05 は、小学校理科のメスシリンダーの問題と似ている。また、中数 10 は、箱ひげ図とは何かがわかれば解ける問題ではないか。基本的な知識がなければわからない。だから、知識・技能の問題である。そう考えて単純に、知識・技能の問題が集まったのではないかと思った。
しかし、この問題群に、理科は思考・判断・表現の問題が分類されている。知識・技能に近い問題とは考えられないか？
・中理 02 は、知識・技能が前提となっているのではないか。
・中理 12 は、表を見て、グラフを選ぶ問題でこれは算数の問題に似ている。

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・知識をもっているかどうかで解答が分かれてしまう。
〇因子２との関係について（因子２は国語に関連する能力）
・第５問題群の中理 19,中理 20,中理 13 は似たような傾向が出る問題ではないか。条件をつけて、記述させている。与えられている情報をもとに、解く問題と考えられる。
・中国 04 は、助動詞の使い方の問題である。選択肢に書いてあることを読み取って子供が記述した内容の意図を表す選択肢を選ぶものだ。選択式問題になっているが記述式に近い。
・因子２と関連する選択式の問題は記述式に近い問題ではないか。
中国 07 は、引用の「」がないため（条件に満たしていないため）誤答になっているものがある。
それが因子２との関係が弱くなっている理由かもしれない。
・小国と中国など、問題文の読む量がかなり増えて、情報処理という観点から結果に差が出やす
くなる。
・理科は小学校の方が文章は長い。思考をさせようとすると、小学校は文章が長くなってしまう。
・小学校から中学校になると専門性が高くなり、教科特性が出てくるのではないか。
＜D グループ＞〇各分類について・第５の問題群には理科と国語の記述の問題が集まっている。一方で、数学の記述は離れたところに分類されている。理科と国語では、記述問題で求める力が似ているということか？
・数学と理科・国語の記述でわかれるのはなぜか？
・最後の問題群には、国語、数学、理科の問題が含まれている。数学は表から特徴を読み取る問
題で理科もグラフを扱っていて似ている。他の問題も、グラフから読み取りや複数の情報を関連づける問題で似ているように感じる。中理 08 も短答式の問題だが選択式の問題と考えることもできる。読み取って図表を選ぶような問題が最後の問題群に分類されたのではないだろうか。
・複数の情報を関連づけるがキーワードで、それは教科に関係なく存在する能力なのでは？
〇記述式の問題について・数学では、記述式の問題として理由の説明、言葉の説明、方法の説明などがある。これが国語理科との違いか？しかし、小学校算数では幾つかの問題群にばらけるのに中学校数学はほぼまとまって分類されている。
・それはなぜ？中学校数学では話形記述の形式が関わっているのかもしれない。
・中学校の図形の問題はばらけるが、小学校の算数では（問題がばらけるかどうかは）扱う図形による。中学校は図形によるというより記述式かどうかによるのではないか。
・選択式、記述式（数学と国語・理科でわかれる）でまとまり、短答式は短答式でまとまる傾向がある。
・複数の情報を関連させる前に、情報と向き合う粘り強さが土台にあって、解答に入っていくということもあるのではないか。
〇再度、各分類について
・第１の問題群について、中数 09 データの活用の問題は正答数が高い子たちでもはじかれてしまった問題だ。採点の設計上、誤答になってしまう。

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〇その他、出された意見について
・問題の分類は正答率に関係しているわけではない。
・小学校と中学校で分類のされ方が異なる。
・小学校理科は領域よりも問題形式（選択、短答、記述）で分かれる可能性がある。
・何回か同様の取組をしてみなければわからないことが多い。
・一定の仮説を持って問題を作成して組み込みたい。
・教科の次は言語能力で分かれるのではないか？
・国語の内容（読む・書く・聞く・話す）は生活の中で使われるが、算数・数学（特に数学）の内
容は授業の中でこそ学ばれる。
・テレビでは科学的な話題を扱う番組も少なくない。理科は算数・数学より日常でなじみがあるのではないか。
・数学は普段の生活ではあまり使わないのか？生活との関連が低いのか？国語や理科は日常との関連が高いと言えるのではないか。
・因子を見ると、まず教科のまとまりが大きく、次に日常との関連なのかなとも感じた。
【全体交流での各グループからの発言要旨】＜A グループ＞
文章の読み方（言語能力）、教科の見方・考え方が身に付いていないと調査問題を読んだり、解答を書いたりすることができないのではないか。そういうところをどう伸ばしていくか。記述式
問題について国語と数学は別々に分類されている。第２の問題群に分類される中理 11 は中学校理科で正答率が一番低い問題で、普通教科書には載っていない場面が設定されている問題である。
ただし、内容がわかっていれば解ける問題である。同じ問題群に分類される中数 04 の問題も、変化の割合がしっかりとわかっている生徒は解けるが、そうでない生徒は解けない問題である。
最後の問題群は、数学、理科はグラフから読み取る問題である。国語は書写の実際が示された問題であり、非言語的なものが一番下の問題群に入っているのではないか。
＜B グループ＞
例えば、言語能力の育成を国語で全て引き受けることができるのか？それぞれの教科によって求められているものは違う。教科横断的な能力もあると考えるが、それぞれの教科固有の表現方法が求められているのではないか。
＜C グループ＞
・全体的には問題形式ごとに問題群は分かれている。
・因子２は記述式との関係が強いのではないか？また、記述式の問題は、全体的に同じ問題群に分類される可能性が強い。中国 07 は、解答類型から引用する際「 」を用いなかったことで誤答となっているものが多い（４０％余りの生徒が誤答になっている）。それが因子２との関係が弱くなった原因とも考えられるのではないか。
＜D グループ＞
・因子を見て、教科ごとのまとまりが強いと感じた。それぞれの教科と生活との関連で見えてくるものはないのだろうか。

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・最後の問題群は、グラフの読み取りや複数の情報を関連づける問題が分類されているのかもしれない。
・C グループと同様、問題形式で大きく分類されているように感じる。

第2節

結果から考えられること

今回、平成 30 年度調査、平成 31 年度調査、令和４年度調査を用いたのは、これらの年度には
国語、算数・数学の調査以外に理科や英語の調査が入っていたからである。つまり、第１章で述べたように「教科横断的な視点で資質・能力等を捉える」ことを考えていたので、これらの年度で分析を行い、どのような方法でそのデータを有効に活用することができるかを実験的に行ったものである。平成 30 年度、平成 31 年度調査の意見交換のあと、「因子負荷量についてもデータとして示されている方がよい」との意見があった。そこで、令和４年度調査の意見交換では、測定技術班で MAP 基準による次元数の評価に基づいて多次元項目反応モデルによる探索的因子分析を行い、各次元と調査問題との関係性のデータも示された。
意見交換については、１－１（５）や１－２（３）にあるように、根拠があいまいであっても気づきや考えられることについては自由に表現するよう依頼した。自由な意見交換の中で今後の全国学調の調査問題作成や分析のヒントになったり、研究のきっかけになったりすることが現れると考えるからである。なお、意見交換については、平成 30 年度、平成 31 年度調査のように教科ごとのグループで行うより、令和４年度調査のように担当教科が異なる調査官で編成したグループで行う方がより活発に行われた。統計データの見方等の理解が平成 30 年度、平成 31 年度調査のときよりも進んだことや因子分析の結果が示されたこともその要因として考えられるが、他教科の学習の現状や取組について新たに知ることや自分の教科と比べて同様の点や違う点などについて議論できることがその主な原因だと思われる。
これまで全国学調についてはそれぞれの教科ごとに結果を分析しており、教科を超えての意見交換はされていない。育成すべき資質・能力が学習指導要領に明記されたことを踏まえると教科を超えて資質・能力について意見交換するのは当然の流れと考えられる。今回の経験から、その際、因子分析のデータを基にするのは、有益であると考える。
最後に、意見交換を通して感じたことを述べておきたい。
令和４年度調査では因子分析の結果も示されたがその結果を見ると、各因子は国語、数学のそれぞれ固有の資質・能力との関係が強いと考えられる。それは特にそれぞれの教科の記述式問題
で顕著であった。国語でも図や表、グラフなどは扱われるが数学は数式、図、表、グラフなどの扱いが中心になるのでその違いが表れているのではないかと考えている。国語、算数・数学の学力調査は途中中止された年度もあったがほぼ毎年実施されており、それぞれの調査において各教科で育成すべき資質・能力をきちんと捉え、分析し、各教科での指導改善の提案が行われてきたと言うこともできるのではないか。
また、DETECT 分析で分類された問題グループは、大体問題形式によって分けられていた。複数の問題形式が一つの問題群に含まれる場合、第１節の意見交換にあるように何らかの類似性が見いだされることもある。さらに、一つの問題群に３教科の問題が分類されているものもあった（平成 30 年度調査の表、及び令和４年度調査の表でいずれも最後の問題群）。この問題群につい5417511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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ては教科横断的な視点から共通の資質・能力を測っているとも考えられるので特に注目して意見交換をした。図や表などから情報を読み取り解答する問題と考えれば確かに国語、数学、理科に共通する資質・能力を測っていると言えるかもしれない。いずれにしても、今後も継続して分析を行うことが必要である。

第3節

今後の進展について

今回の取組を通して考えた今後の取組に関わることを幾つか述べておきたい。
１点目は、因子分析の結果など統計データの見方等の理解を一層進めることである。今回実験的に行った意見交換の際にも測定技術班から統計データの説明を受けたが、これまで因子分析の結果などを基に考察した経験のない班員にとっては疑問や戸惑いがあったと思われる。意見交換の中で疑問や感じたことなどを自由に表現してもらい、それを基に特に気になった点については
測定技術班から補足説明がなされたが，一層統計データの見方等の理解を進めることは必要なことだと考える。
（この点については現況分析班の班員以外の教育課程センターの調査官等も積極的に行うべきだと考える。
）
２点目は、意見交換の持ち方の改善である。今回、教科ごとのグループでの意見交換と担当教科が異なる調査官で編成したグループでの意見交換の二通りの意見交換を行った。すでに述べたように後者の方が意見交換は活発であった。統計データを事前に配布して各教科で前段の意見交換を行ったうえで集合して複数の教科にまたがるグループで意見交換を行えばより有益な意見が表出されるかもしれない。さらに今回は全国学調を行っている教科の調査官のみの意見交換となったが、全国学調を行っていない教科の調査官等にも適宜参加してもらえばさらに有益な意見交換が実施できるかもしれない。実施後、参加者の振り返りを基に改善を重ねていくことが必要である。
３点目は、因子分析やそれを基にした意見交換で出された意見を活用する方法を工夫することである。意見交換では自由な意見交換が大切だと考える。その中で幾つかのものについて追加の調査ができるような仕組みが考えられないか。これまで教科横断的な視点で資質・能力を捉えることは行われていないので、幾つかの意見について確認の調査ができれば広く提供する情報の質も高めることができると考えるからである。大規模ではなく数校の学校を指定して調査し、必要があれば児童生徒及び先生方にインタビューができればよいと考える。当然、全国学調の問題を工夫して調査することも考えられる。
（長尾 篤志）【引用文献】
文部科学省 中学校学習指導要領（平成 29 年）

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第３部 CBT・IRT の導入を踏まえた作問・結果分析の PDCA サイクル
第１章 作問・結果分析の PDCA サイクルの確立に向けて
第２章 作問・結果分析の PDCA サイクルの実践：
令和３年度 PBT ワークショップ
第３章 作問・結果分析の PDCA サイクルの確立：
令和４年度実務連動 PBT ワークショップ
第４章 CBT 開発・結果分析の PDCA サイクルに向けて：
令和５年度 CBT ワークショップ
第５章 今後に向けて





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第１章 作問・結果分析の 3'&$ サイクルの確立に向けて
全国学力・学習状況調査（以下「全国学調」と略す）の目的は、「学校における児童生徒への教育指導の充実や学習状況の改善等に役立てる」こと、及び「（一連の）取組を通じて、教育に関する継続的な検証改善サイクルを確立する」ことにある。このいずれにおいても、良質な問題で児童生徒の学習成果を的確に把握し学習状況の妥当な推察を行うようにすることが最も基本的な前提となることは論を俟（ま）たない。また、ここで「良質」の意味することは、その問題が単にテスト理論上の「識別力」を有するかどうかではな
く、学習指導要領というスタンダードの教育目標の内実やそこで目指す学習過程をよく表すもの、つまり「妥当性」を持つということでもある。
第３部では、こうした良質な問題の作成に向けて、まずは作問や結果を分析する際の在り方を構想し、実践していく。その在り方の構想と実践への具体化が、今後、CBT（Computer-Based Testing）や IRT（ItemResponse Theory）など新しい要素技術を導入する際の基礎にもなるだろう。
そこで、以下第１章では構想、第２章から第４章では令和３年度から５年度に行ったそれぞれの実践（ワークショップ）を紹介した上で、第５章で今後に向けた総括を行う。
この第 1 章では、従来の全国学調の作問・結果分析の在り方を振り返り、これをサイクルと捉えて改善していく方向性を提案する。以下、第 1 節でこの第３部全体の目的、第２節でその構想の詳細を記す。

第１節 本部の目的
本部の目的は、CBT・IRT の導入を踏まえて作問・結果分析の PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを確立することである。授業が PDCA サイクルで持続的に改善できるのと同じように、調査問題も PDCA
サイクルで改善していけるはずである。
ただし、全国学調は既に 16 年間にわたって実施されてきたものであるため、これまでも、どんな問題を作るか、その結果をどう採点するか、各年度の成果を踏まえて次年度の作問・結果分析をどう改善するかという PDCA サイクルは回され続けてきたであろう。そこで本取組で特に重視したのは、従来の国語や算数・数学、理科など各教科の専門性に基づいた創造的な作問アイデアと融合すべく、児童生徒がその問題を解いたときのプロセスに関する想定や実際の結果の分析など、児童生徒の実態に関する視点を導入することだった。その試みの背景を次の第２節で解説する。
また、PDCA サイクル確立の意義は、作問・結果分析の枠組みといったアウトカムを作問者・分析者自身が創りだせるようにエンパワーする点にもある。特に、CBT や IRT という要素が導入される今後の作
問・結果分析には、当事者自身が、どのような導入の仕方をすればよいかを考えるために、柔軟に活用できる一般化された知識を得ておく必要がある。その知識獲得をワークショップで支援しようとした背景を同
じく第２節で解説する。

第２節 サイクル確立のためのビジョンと構成要素
全国学調の目的達成のためのビジョン
本研究（本報告書）全体の目的の一つは、下記に示す全国学調の目的をより質高く達成することである。
① 義務教育の機会均等とその水準の維持向上の観点から、全国的な児童生徒の学力や学習状況を把握・分析し、教育施策の成果と課題を検証し、その改善を図る。
② 学校における児童生徒への教育指導の充実や学習状況の改善等に役立てる。
③ そのような取組を通じて、教育に関する継続的な検証改善サイクルを確立する。

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上記①～③の目的は、③の「教育に関する継続的な検証改善サイクル」の確立を見据えて、すなわち、それを全体のゴールとイメージして、全国学調を企画・立案・実施し、その調査サイクルのプロセスの質を向上することで達成される。
その全体ビジョンを例示すれば、図 3-1-1 のようになるだろう。すなわち、国レベルでは学習指導要領の理念に従って、教育と評価を支える学習指導要領解説や評価規準が作成され、学校での教育実践を全国学調で検証し、その調査結果と改善提案を教育現場と共有することで、学習指導要領のより十全な実現を図る（図 3-1-1a）。そのサイクルを通じて図の中央にあるような子供の学びとその教育についての見識を高め、国民全体で長期的・持続的に子供たちの資質・能力を伸長することを狙う。
これと呼応しながら、自治体・学校レベルでもそれぞれ設定した教育目標に従って、教育課程や方法をデザインし、実践結果をそれぞれの評価方法で検証しながら、結果を共有・吟味して、目標の達成度や次の課
題を同定する（図 3-1-1b）。このサイクル自体がカリキュラム・マネジメント（以下一部で「CM」と略す）であり、それを通して自治体・学校における子供の資質・能力育成のビジョン共有とその実現に向けた知見が蓄積されることを狙う。
それぞれの教室でも、各教師が子供にどういう力をつけたいかという目標に従った教材づくりを行い、子供の学びに関する想定を協議して、実践し、教室で学びを見とって、その結果を共有し次の授業改善につなげる（図 3-1-1c）。それが子供の成長を介した教員自身の成長につながることを狙う。
これらのサイクルは、どのレベルでも単にいわゆる「テスト」の正答率を上げるための、テストから逆行した後ろ向きなサイクルではなく、ビジョンや学習理論を出発点とした前向きなサイクルを重視する点、各自治体・学校・学級・児童生徒の序列化ではなく、各現場の指導と評価の質向上を最大化するためのサイクルである点、一回きりではなく、継続的な改善を当然の前提とする点に特徴がある。
ところが、現状の全国悉皆（しっかい）、かつ教科ごとの正答率で、各年度の特定学年（中学校３年生、小学校６年生）の個人の結果を示すやり方では、正答率の向上が現場の教育目標になりがちである点、正答率の競争や順位が関心を引いてしまう点、そして同じ児童生徒を対象としないだけに調査が一回ごとに完結し継続的な授業・評価改善につながりにくい点の三点において、上記のビジョンを達成しにくい恐れがある。加えて、たとえ、同じ児童生徒を追跡調査する形に変えた場合でも、「伸び」の大きな児童生徒が多数在籍する学級や学校が優れた教育を行っているものと見なされ、それを他のクラスや学校で模倣しようとする後ろ向きなサイクルが回るようであれば、所与の目的は果たせない。
こうしたサイクルを抜本的に変えていくためには、現状の調査において、何が「正答率」に現れているのか、すなわち、どのような問題の解き方や資質・能力の発揮が正答につながるかの国側の再吟味や、現場における結果の解釈が重要になる。なお、後者の「現場でできること」については、本報告書の第５部に譲る。

図 D国レベル

図 E自治体・学校レベル

図 F 授業（教室）レベル

図 3-1-1 全国学調の目的達成の全体ビジョン（「CS 調査」は学習指導要領実施状況調査）
作問・結果分析プロセス向上のための構成要素
作
全国学調は本来、教育施策の効果や実態検証の役割を果たすだけでなく、それを通して、自治体・学校に

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おける教育（図 3-1-1b）や、授業（図 3-1-1c）改善に役立つことが期待されている。
その際の鍵は、次の三点である。
① 調査の目的は児童生徒が資質・能力の三つの柱をどう発揮しているのか（何を知っていて、どのように考え、何をどう学んでいきたいのか）を明らかにすることにあるという前提を共有する。
② 児童生徒に求めたい姿の明確化・自覚化（例：正答とそれ以外の解答類型に分ける場合も、どのような資質・能力の発揮を期待し、どのような思考・問題解決過程に児童生徒が従事し、どういう結果を生むことを求めているのか）を図る。
③ ②で期待した姿が実際に調査で実現されているかの検証と作問の改善を継続的に行う。
以上を踏まえると、図 3-1-1a の全国学調に関する一連のプロセスも、図 3-1-2 のサイクルで考えられるとよい。サイクルは、次の五つの「ステップ」（図中ボックス）からなる。
⚫

作問のステップでは、各教科等で育成・評価したい力を明確化し⚫

問題検討のステップでは、その問いたい力と問題との対応など、問題の詳細について、作問者以外のメンバーが実際に解いてみながら、改善を重ね⚫

調査のステップで実施し⚫

結果分析のステップで児童生徒の実態を把握することで、各自治体・学校の児童生徒の序列化ではな
く、問題そのものの妥当性を検証することを通して⚫

調査結果の共有と検討のステップで、検証結果を教育現場に戻して、その教育改善に活用してもらうと同時に、翌年度の作問に知見（作問のデザイン原則など）を活用する
以上は、PDCA の構成要素と「P（作問）」「D（実施）」「C（結果分析）」「A（分析から次の作問へ）」という形で対応する。このようなサイクリックなプロセスの確立と、それによる作問の質向上とが、「作問・
結果分析プロセスの質向上」につながる。なお、調査を CBT 化する場合でも、このサイクルの重要性は変わらない。むしろ、CBT 化することで、一層このサイクルを効果的・効率的に回すことができるようになることが期待される。この点については、最終章で再び言及する。

図 3-1-2 協働的な作問・結果分析プロセスの向上サイクル

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強化したい二つのプロセス
これまでの全国学調の蓄積をもとに、国から学校現場まで一気通貫で、より質の高い作問とその問題・調査結果の活用を図るためにやるべきことを総合すると、図 3-1-3 のとおりとなる。
特に国側の作問・結果分析においては、①作問から②問題検討の精緻化、及び⑤調査結果を踏まえた次の作問への仮説を得るループの充実を図ることが望ましい。具体的には、各問題が問うている「教科でつけたい力」の明確化という概念枠組みの作成、及びそれを問題に落とし込む際の児童生徒の解決プロセスの想定を充実することが望ましい。それにより、資質・能力の発揮が解答の正誤としてあらわれやすくなり、より確実な評価、系統的かつ多面的な分析、アカウンタビリティの保証に役立つためである。また、こうした概念枠組みがあれば、IRT（Item Response Theory）を利用した CBT の開発において、類似問題の大量作成
やそのうちの一部のサンプル提供による教育現場の指導改善を可能にするだろう。
作問や結果分析の最も基本的な枠組みについては、既に全国学調の「解説資料」や「報告書」に、「調査問題一覧表」として、「問題の概要」「出題の趣旨」「学習指導要領の領域」「評価の観点」「問題形式」が一
覧しやすいように、教科共通で掲載されている。本取組は、この枠組みの是非を問うたり、改善を図ったりすることを目的とするものではなく、まずはこの枠組みに記載されている項目が実際にどのように問題に具体化され、どのように児童生徒の解決過程に反映され、結果が解釈可能になるのかの詳細を検討していくことを狙う。その知見が、次に当事者が枠組みを作っていく参考になるだろう。
次に、自治体・学校・現場の教師は、自分たちなりの②問題検討、④結果の解釈を踏まえて、⑤子供の学び方の実態を見とり、授業デザインのアイデアを得るループを充実することが望ましい。これは単に結果を正答率で判断するだけでなく、その解答がどう生まれてくるのかについて自分なりに問題を解き、結果を咀嚼（そしゃく）して、目前の児童生徒に問題を解かせて支援するアイデアを自ら作ることなどで可能になる。その具体的なやり方の一例については、本報告書第５部第４章で紹介する。
両者が融合的に機能すると、調査結果を基に教師が「なぜ子供がそう解いたのか、間違ったのか」という理由（WHY）を洞察でき、それを基に「だったら授業をこう変えよう」という手（HOW）を見つけやす
くなる。また、このサイクルは毎回一年ごとにその年度の問題を対象に回さなければいけないというものではない。過去の問題例や授業アイデア例を現場の教師が活用し、児童生徒の思考過程を捉え、授業改善につなげていくサイクルや、そのサイクルの成果（新しい問題アイデア）を問題プールに吸い上げていくことができれば、現場の教師が授業づくりと評価の両方に関わる継続的な授業・作問改善プロセスを教育現場全体で創り上げていくことも可能となる。CBT がその一助となる可能性については、最終章で言及する。
このような全体枠組みの中で、第３部では、作問・結果分析に関わる取組に特化した調査研究を行う。

図 3-1-3 作問・結果分析プロセス向上のための必須構成要素

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16:28:12 学習科学とワークショップ
上記の作問・結果分析プロセスの向上を目指す際に、本取組が依拠したのが「学習科学（learning sciences）」である。学習科学とは、教科教育や教育方法の先行研究を分野横断的に生かして、人はいかに学ぶかという認知モデルの想定と検証を教育現場で行い、教育実践に関する多様な課題について実効性の高い指針を提供することを狙う学問分野である。加えて、研究者が何らかのプログラムを開発して学校現場が実践するという関係性ではなく、教師や教育行政関係者とパートナーシップを築いて長期継続的に共同開発・検証を行うという研究スタイルを取る。平易に言えば、「学びの科学の確立」を目指して、「分析結果などの知見を次の実践に活かすサイクル」を回し、全ての人が「学びの科学」を実践できるように支援する「エンパワー」を狙っている。前項までで示した協働的な作問・結果分析プロセスの向上サイクルは、ここでいう「学びの科学」の全国学調における具体像であると言ってもよい。
本取組は、これまでの全国学調に関する知見やノウハウを、「認知モデルの想定と検証」を軸に連動させ、各教科で育成すべき資質・能力が身に付いているかを調査結果からより的確に見とるためのポイントを提案することを目的としているため、学習科学はそれに適した学問分野である。その位置づけや働きを平易か
つ概括的に表現すれば、図 3-1-4 のとおりとなる。すなわち、例えば IRT 導入に際して、学問分野が断絶したままでは、図 3-1-4a のような誤解を起きかねないところを、図 3-1-4b のように分野を架橋して、学びの科学を実現できるよう支援を図るというものである。逆に言えば、学習科学にはそれ自体独立して全国学調を開発・遂行できるような専門性はない。できるのは、そうした専門性を持った分野の力を融合して、各分野単独ではなし得ない実践への実装を実現することである。
以上の狙いや特徴に連動して、次章からワークショップの効果は、狙った活動の成否と終了後の感想に加えて、実装（実務）への展開の観点で分析・検討することにする。

図 D危惧される断絶

図 E学問分野の融合を図る
図 3-1-4 学習科学の貢献

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第２章 作問・結果分析の 3'&$ サイクルの実践：令和３年度3%7 ワークショップ
第２章では、現行の全国学調の問題や結果を用いて令和３年度に行ったワークショップ、及びそのためのデータ収集の実例を紹介する。一連の取組は、第１章で示した作問・結果分析プロセスの向上サイクルを、
作問関係者や測定技術者、教育行政関係者、さらには教育実践現場の協働をとおして学習科学が構想するような実装を行うような際の具体的見通しを得るための試みである。なお、現行調査を対象とするため、本部を通じて PBT（Paper-Based Test）ワークショップと呼称する場合がある。また、全国学調の今後の作問や結果分析に関わる内容を含むため、一部概括的に表現する場合がある。

第１節 ビジョン共有と *3 分析図を用いた結果分析（& から $ へ）
初回のワークショップは、令和３年６月 30 日に 150 分を掛け、全国学調作問等の作業に関わる者を 30名集めて行った。目的は、学びの質を支える学力調査の PDCA サイクル（本部第 1 章参照）を共有し、古典的テスト理論（Classical Test Theory）を用いた問題の正答率や類型出現頻度を活用して、子供はどこにつまずいているのか、それをどう見とることができるか、さらには、そうした解釈結果の現場との共有の仕方を考えることであった。
ワークショップで扱った題材と活動について、一例紹介する。図 3-2-1a の小学校算数の問題を５分で解いてみた後、図 3-2-1b のような統計情報を参照して、どのようなつまずきが見えるかを 30 分間議論した。
この問題は、(1)の図の選択問題が(2)の立式の基礎になるように見えて、実際の正答率は(1)34.3％（正答の選択肢は ᵒ）、(2)41.0％と後者の方が高い。そこで図 3-2-1b のような正答数別解答類型割合グラフ（GoodPoor の頭文字を取って G-P 分析図とも呼ばれる）を提供した（詳細は本報告書第５部第４章第２節参照）。
これは各問題について、どういう層の児童がどういう類型（今回は正答の類型のみを扱った）で解答しているかを割合で出すものである。横軸が正答数、つまり全体 19 問中 1 問も合わなかった児童から全部合った児童までを示している。この全体の正答数ごとの児童数を分母としてどういう類型で解答したか（今回は正図 D問題

図 E左記問題の *3 分析図

図 3-2-1 令和３年度第１回ワークショップで用いた問題例とその統計結果
平成 24 年度 算数 A ３(1)(2) （出典：平成 24 年度 全国学力・学習状況調査【小学校】報告書）

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答したか）という割合を示したのが縦軸である。この図を左から右に見ていくと、全体の正答数が５問である児童群から、立式（3(2)のグラフ）は正答しているのに図の選択は誤っている児童が一定数見られることがわかる。両方の問題に正答する率が半数を超えるのは、全体の正答数 18 問以上の児童群からである。
この問題と結果の議論から、二つの数量の関係を図では把握できていないのに、機械的に立式できてしまっている可能性や、式と図が対応づいていない可能性、問題文の場面自体の理解につまずいている可能性が指摘された。
こうした活動を小学校国語の既出問題について行うチームも設けた。その上で算数を担当したチームと、解釈結果や気づいたことを交換し会場全体で共有した。そこから、類型を明確にしておくことの必要性といった気づきに加え、「一つの問題単体（例えば立式問題）に正答した児童は結局わかっていたと言えるのか」「どのような結果の出方のパタンであれば出題の意図どおりと言えるか」といった疑問も浮上した。
また、この全体共有の後に、同席した本プロジェクトの測定技術班メンバーに質疑する機会を設けたところ、「全体の正答問題数ごとの児童の人数（分布）を知りたい」といったニーズに対して、「IRT であれば、その幅が均等になるように正規化される」という回答を得て IRT の理解を深めた。また「無答の理由を知りたい」というニーズに対して、「CBT であれば無答と未提示（例：該当の問題に未到達）が識別できる」「また IRT を用いて分冊方式を採れば、問題の出題位置を変えて、未提示を避けることができる」といった可能性を知った。以上のように、一連の取組が「本当に児童生徒がわかっていたのか」や「なぜ無答なのか」を児童生徒に聞き取りたいといった次の取組へのモチベーションともなった。
表 3-2-1 にワークショップ前後での同じ質問項目に対する回答の変化を示す。表の※に見るように同じポ
イントがワークショップ後で詳細化するなど、過半数で明確な変化が見られた。
以上、図 3-1-2 で言えば、既出問題の評価（Check）を通して、次の問題や出題の仕方（Action）を考えるワークショップとなった。また、初回のワークショップで CBT など新しいテクノロジの導入と作問・結果分析の改善が連動しているというベーシックな理解を共有することができたことも成果の一つと言える。

第２節 検証のための仮説づくり（$ から 3 へ）
第２回のワークショップは、令和３年 10 月 19 日に全体 210 分で、21 名を集めて行った。ただし、本ワ
ークショップは現況分析班と共同で行ったため、そのうちの 160 分を使った。
表 3-2-1 令和３年度第１回ワークショップ（WS と略）前後での記述変化

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目的は、子供のつまずきが、現状の調査問題では、具体的にどういった解答類型、あるいは解にたどりつ
くまでの思考過程として表れるかを検討し、思考発話調査・協調問題解決調査（本章第３節参照）を見据えて問題の解き方の仮説（見とりの観点の設定）を立てることであった。そのために、結果の統計情報から見た「低識別力問題（ワークショップで「識別力の低い問題」を省略して指すために用いた）」を題材にすることとした。題材にした理由は次の囲み 3-2-1 から 3-2-4 に詳説した。
ワークショップでは、まず測定技術班と協力して作成した囲み 3-2-1 の資料を提示し、参加者の識別力に関する理解を深めた。

囲み 3-2-1 識別力とは？
⚫

ある問題について、合計得点の高い児童生徒が正答し、合計得点の低い児童生徒が誤答している程度。
テストに含まれる問題同士の内部相関で規定される。

⚫

識別力が低い問題をテストに含めてしまうと、合計得点の分散が独立して小さな値になってしまうた
め、異なる学力水準にある児童生徒を、的確に異なる値にすることができない（分散が小さい＝一か所に集まる、合計得点を計算する＝一次元の物差し上に射影する）。

⚫

また、個々の設問得点を合計する合理的な理由がなくなってしまう（推論のために合計しても意味のある値にはならない。つまり、ハンドボール投げの距離と走り幅跳びの距離を合計しているような状態となり、一見「メートル」で単位が合っていても、両者は相関が低く、合計する論拠が薄くなる）。


次に識別力が低くなるパタンを囲み 3-2-2 のように整理した。その上で、「低識別力」が必ずしもその問
題の「不適切さ（例：測定したい学力がおかしいなど）」と直結するわけではないことにも注意を促した。

囲み 3-2-2 識別力が低くなる問題（「低識別力問題」と仮称）とは？
1. 正答率が高すぎる ・受検者の学力がたとえ低くても、ぱっと見で解けてしまう  （既有知識 prior knowledge に依拠しすぎるなど）
 ・誤答選択肢がすぐに消去できる（もっともらしくない）  （誤答選択肢のつくりを練り上げていない、受検者の認知の想定に抜けがある）
2. 正答率が低すぎる ・受検者の学力が高くても、他の学力がハードルになって正答できない  （リード文がわかりにくい、選択肢のつくりが複雑、すべて正答しないと正答にならない等）
 ・高得点層にも惑わしのある誤答選択肢がある  （一定学力のある層だからこそ正誤を判別しにくい選択肢の提示は、限局された層の識別には寄与する
が、全体の識別力は下げてしまう）
3. 他の問題だけで計算した合計得点との相関が低い
 ・他の問題とは異質なものを対象としている  （漢字の問題と読解の問題が含まれる国語テストでは、漢字の識別力が低くなりがちである。
漢字問題間の相関が高い場合はそれでも構わないが、低い場合は慎重に検討）
また、これまでの経年変化問題の結果も踏まえて、低識別力問題を囲み 3-2-3 のカテゴリに分け、対策を提案した。矢印以降が対策案である。なお、カテゴリ２～４は取下げや代替前に、作問者等調査関係者がいったん検討する仕組みがあることが望ましいということになる。

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囲み 3-2-3 経年変化調査の低識別力問題の所見から
1.

調査全体の難易度に比して簡単すぎる問題 → 問題の取下げや代替を検討する。

2.

「テストワイズネス（内容以外の情報を問題解決に使うテクニック）」で対応できないような良問で、他の問題との関係で相対的に識別力が低くなっていると考えられる問題 → むしろ調査全体の質（点双列相関係数など）の再吟味を行う。

3.

発問の仕方（文章表現や図等の提示の仕方）が過度に複雑または説明不足で、問題理解が必要以上に難しくなりすぎ、極端に通過率が下がった問題 → 問題の「問い方」の再検討

4.

本来、別の小問とのセットで解かれることを前提として設定されている問題で（小問（２）解決のための前提情報を得る目的の小問（１）など）、それ単体で判断されると通過率が高すぎることになってしまう問題 → 識別力の算出単位の再検討（大問と小問の関係）


その上で、ワークショップの目的を囲み 3-2-4 のとおりに整理した。特に囲みの下線部を強調し、「問題の批判や良否の議論ではなく、それが子供たちのどんな問題解決・思考過程を引き出すかに関する私たちの知見を豊かにしたい」ことを目的として共有した。加えて、PISA2012 の「問題解決能力領域」でも参照された問題解決の標準的な枠組み（問題理解、方略・解法探索、実行、振り返り）も紹介した。

囲み 3-2-4 低識別力問題を水先案内人に・ 「低識別力問題」（特に囲み 3-2-3 のカテゴリ３）を、作問意図と児童生徒の実態（問題の理解や解決）のズレを教えてくれる問題と捉える。
・ 結果分析の指針にもなるレベルで、作問意図を明確に具体化してみて、その実現の具合（意図と実際のズレ）を確認する。
↓
・ 発話調査で実際の児童生徒でズレを確認してみる。
↓ 一連の過程からヒントが得られれば……
・ 下記の検討が進むのではないか。
➢

作問時に、各問題の作問意図を、その教科の調査全体との整合性が取れた形で明確化しておくための「枠組み」（視点）の検討➢

発問の仕方による解答への影響について、教科を超えて経験則（仮説）を共有する仕組みの検討


その上で、まず平成 27 年度中学校理科 ２（２）の風向計に関わる問題を共通の題材として全員で取り組んだ。まず個人で図 3-2-2 の問題に取り組んだ後、全体で正答と測りたい力の確認を行った。
（２）の「風向計問題」の正答は「ア」である。この問題を解くには、標準的には、図 3-2-2 左の天気図を見て、S 島の位置にある天気図記号を見ると、風向が南西で風力が５であることを示す記号があること、及び、風向計は風向（風上）を指すことを組み合わせて、南西の風であれば南西を向くという答え（「ア」）
を導くことが必要となる。実際、出題意図（測りたい力）は、「天気図の記号から風向を読み取り、風向計を使って風向を観測することができるかどうかを問う問題（知識・技能）」と記されていた。
しかし、教科外の参加者がこの問題を解くと、「風向計は風が吹くとどちら側を向くのか」「風向計の尾翼はどう働くのか」など、様々に思考をめぐらすことが体感された。それを基に生徒の解決過程を想定するためのグループ協議を行った。具体的には、図 3-2-3 のように正答を選ぶ場合と誤答を選ぶ場合の各々で、問
題理解／解法の探索・実行に分けて生徒の解答プロセスを想定したワークシートを配った。なお、図 3-2-3

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図 3-2-2 令和３年度第２回ワークショップで用いた問題例
平成 27 年度 中学校理科２（２）（出典：平成 27 年度 全国学力・学習状況調査【中学校】報告書）

図 3-2-3 令和３年度第２回ワークショップで用いた生徒の解決過程想定のためのワークシート（一部）6717511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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は正答に至る３パタンのみを示しており、このほかに誤答や無答に至る３パタンを用意した。その上で、計６パタンのうち、１，２，３番目によく見られるパタンはどれか（選択肢の類型別解答割合の情報は提供してある）、また、どのパタンが「より高いレベルの思考力（や教科で期待する資質・能力）を発揮できているか」という二つの議題で協議した。チームは教科をミックスする形で編成した。
チーム間の全体交流では、「解答プロセス」に着目することで、知識を活用する力や問題把握の実態を見とりやすくなることへの気づきが言及された。例えば、「解答プロセスから（見とれるものとして）『どのような知識を活用しているかできてないか』、『誤った知識のために誤答している』等、活用したと思われる知識を明らかにしていくこと（が必要だと感じた）」や「問題の文脈にどのように『入っていくのか、入れていないのか』という大きく二つのパターンがあるように感じた」などである。また、理科の担当者としては、
風向計が全国の公立中学校に設置されていることに鑑みれば、この課題を「知識・技能」で即答できる問題と捉えているのに対して、その扱いに不慣れな児童やそもそも触れたことがない児童には、「思考・判断・表現」等の問題になってしまうことに対する驚きも表明された。
以上に加えて、「識別力」が意味することに関する教科専門家としての理解と表現もあった。例えば、「風向の問題（２）は二つ間違うと正解になってしまう（注：天気図の風向きを正反対に読み間違い、風向計の風に対する向きを正反対に誤解すると、その掛け合わせで正答の選択肢を選ぶことを指す）。そうすると、
例えば、他の問題が解けていない生徒が二つの間違いで正解になってしまうので、そのような生徒が一定数いることで分析が難しくなることもある」などである。
その後、小学校算数の問題を扱う算数・数学チーム、中学校国語（短歌）を扱う国語チーム、そして上記の理科を引き続き扱う理科チームに分かれて、各問題の問いたい力を確認した上で、図 3-2-2 の一つだけ例の入ったワークシートを使って児童生徒の解決プロセスの想定、及び、解答類型の出現頻度を予想した。
最後に教科間の交流を行い、参加者から、生徒の思考プロセスを作問の段階で想定しておくこと、及びそれを分析の段階で検証することをセットで行う重要性についての言及がなされた。具体的には「作問の段階
でどういったプロセスで正答にたどりついてほしい問題なのかを具体化しておくことの重要性を改めて感じた」「現在も生徒の思考パターンを考えて、問作、選択肢などを考えているが、もう少し実際の生徒の思考を集めて考えて行く必要性を感じた」などである。これらは、本ワークショップで醸成したかった共通理解である。その上で、この共通理解が各教科の「問題枠組み」を具体化するベースになることを確認した。
さらに、次の出題や &%7 化に向けたヒントも数多く言及され、実際に児童生徒を対象とした解決プロセ
ス検証のための調査に向けたプランが具体化した。
下記に「CBT で調査ができるようになったら、試してみたいこと」という問いに対する各個人の事後ア
ンケート結果を整理した。ここには、単に今ない機能を CBT に期待したり、何を問いたいかが不明確・非明示なまま機能を要求したりするものではなく、問いたい資質・能力目標や認知過程と連動する形で CBTを考えようとしている傾向が強く示唆されている。
【CBT の新しい機能への期待】⚫

選択肢から選ぶだけでなく、文章（題材文）に自分で区切りを入れる、改行するなど、文章構成を物理的に変えて、その理由を問うという「書くこと」の資質・能力の検証をしたい。

⚫

試行錯誤した上で性質や規則を発見するという観察実験を数学でも取り入れたい。PBT では試行錯誤の結果を例として見せるしかできなかったが、これを統計グラフ作成アプリや動的図形描画アプリ、問題に関連したデジタルなワークシートと連動して解答者が自由に試行錯誤できるようになるとよい。

⚫

科学的な探究の過程で、その文脈の中での「手続的知識」を問えるようになるとよい。生きた形での知識の働きを問うことになるので。

⚫

どのような問題を出すにせよ、各設問に掛ける時間や解答までの時間を統一的に調べることで、分析の幅を広げたい。

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【CBT 化を契機とした作問に対する見直し、さらなる発展】⚫

CBT の目的（何を問うか、結果をどう活用するのか、どう現場にフィードバックするのか）の整理が必要ではないか。もし思考のプロセスを問うていくのだとすると、果たしてこれまでの問題と同じような作り方で、より精度を高めたものになるのかが疑問。

⚫

これまで選択式問題に、なぜその答えを選んだかという理由を聞く問題を付けることがあったが、それをそのまま CBT で再現するのではなく、そこで知りたかったような過程を CBT によるスモールス
テップや枝分かれを使って、より詳細にデザインし、分析することを考える必要があるのではないか。

⚫

CBT 調査で期待したいことは、どういう思考の過程によって正答、誤答にたどりついたかを明らかにし、指導改善の視点を示すことができるようになることだろう。そう考えると、調査実施後にその過程そのものを受検者に見えるようにするようなアンケートを行って、思考の具体例（仮説）の検証を行えるとよいと思う。
以上、図 3-1-2 で言えば、児童生徒の解決プロセスの想定とそのための問題アレンジや改訂案を構想し（Action）、具体的な調査計画（Plan）へとつなげていくワークショップとなった。

第３節 児童生徒対象の思考発話によるデータ収集（3 から ' へ）
第２回ワークショップにおける算数・数学チームで扱った問題について、第３回ワークショップまでの間に、解決プロセスに関する小規模な検証を行った。具体的には、令和３年 11 月 15 日に公立小学校６年生
13 名（ソロ５名、ペア４組）対象に「問題を解いている際に考えていること」を発話してもらうという「思考発話（think aloud）調査」を行った。調査者は学習科学研究者など５名が当たり、コロナ禍中であった
ため、web 会議システムを用いてオンラインで行った。児童は GIGA 端末を活用して調査に参加した。
対象とした問題を図 3-2-4 に掲載した。問題は、「辺が垂直になるように重ねてできた四角形が長方形になっていることを、言葉を使って説明」する問題と、図２，３の長方形の辺の長さを一つずつ選ぶ問題とで構成されていた。そのときの調査では、前者の言葉による説明が「全ての角が直角であること」に言及して解答でき、かつ図２は選択肢１、図３は選択肢２を選択できた児童は全体の 9.1％であった。

図 3-2-4 令和３年度小規模な思考発話調査で用いた問題の原案

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図 3-2-5 令和３年度小規模な思考発話調査で用いた問題（Microsoft PowerPoint の画面遷移イメージ）
第２回ワークショップでは、この問題を担当した算数・数学チームから、「もう少しステップバイステッ
プで（受検者に）聞いていけるとよいかも」「四角形を『重ねる』イメージができるとよい」「問題文の出題の仕方、例えば必ずリード文を読ませる仕組みを工夫したい」「（たろうさんの）例示の説明を写すのでな
く、『自分で考えないと』と思ってほしい」「その上で初めて見たいものが見とれるのではないか」などの意見が出された。また、「たろうさんの説明を入れてあるので『生かそう』として、辺に着目した説明になる」との解決プロセスの想定（仮説）もあった。これは問題を解いているときに児童が「たろうさん」の説明をどう参照し、問題をどう解こうとしているかのプロセスを追えれば、より根拠に基づいた推論ができる。
そこでこのオリジナルの問題を、図 3-2-5 のようなアレンジを加えた上で調査を行った。

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図 3-2-5 に掲載した「２ページ目」の画面をクリックすると、赤い長方形と青い長方形が下方にスライドして重なった図形（平行四辺形）を形成するのが見られる。それにより四角形を「重ねる」イメージが動的に見えることになる。その上で３ページ目を提示することで、問題文をいったん読まざるを得ない構成とした。次に４ページ目に再度二つの長方形を提示し、今度は両者が垂直に重なるようにスライド移動した。その上で「言葉で説明する問題」と「どのような長方形か」をステップバイステップで聞いた。加えて、後者
は選択肢問題ではなく、長さを直接穴埋め問題の形式で聞くこととした。
これを用いて思考発話調査を行った。思考発話の研究手法としての背景や手順のイメージは、本部第３章
第１節を参照されたい。本調査の場合は、まずは７分で説明と練習問題を使った発話練習を行い、思考発話
そのものに対する慣れと、調査者と調査参加者との間のラポール形成を図った。その後、児童の発話が不十分である場合は、調査者が実演してみせて、求める活動のイメージを共有した。練習後、図 3-2-5 の画面を児童自身でクリックしながら、まずは問題を読み上げ、そこで考えたことを発話していく方法で調査を進めた。時間は最長 10 分とった。児童が 30 秒ほど続けて無言でいた場合は、「今何を考えていますか？」と発話を促した。解答については別途紙で配布していた用紙に記入してもらった。また児童はその用紙に自由にメモしてよいこととした。10 分経過後、もしくは児童が終了を宣言した後、10 分以内で解き方に関する簡単な振り返りをインタビュー形式で行った。
調査対象者がペアの場合も同様に行い、二人の間の対話を推奨し、その対話から一人一人の解決プロセスを把握することとした。発話は全て書き起こし、画面遷移等の行動を付与して、第３回ワークショップ用の記録簿とした（図 3-2-7 参照）。
以上、図 3-1-2 の調査計画・準備（Plan）から調査（D）に相当する。

第４節 思考発話調査に基づく仮説検証（' から & へ）
第３回のワークショップは、「問題が引き出す児童の解答プロセスの検証」と題して、令和３年 12 月 13
日に 120 分で 21 名を集めて行った。目的は、思考発話調査結果に基づく仮説検証とその解釈、仮説の見直しを体験して、PDCA サイクルを一層深く理解し、CBT にもつなげることであった（囲み 3-2-5）。
囲み 3-2-5 今日の狙い＜前半：思考発話調査結果の検討＞
1.1. 作問の段階で、どういったプロセスで正答にたどり着いてほしい問題なのかを具体化し、試行的に検証しておけると、問題を解く学習者が、問いたい知識・技能をどう使えて／使えず、狙う思考・表現・判断等がどうできる／できない状態なのかについて、より適切な情報を得られるかを確かめる。
1.2.上記のような情報が得られると、作問・類型設定に役立つことを確かめる。
＜後半：前半をふまえ、CBT 導入についての協議＞
2.「問題を解く児童が今問いたい知識・技能を使えて／使えず、狙う思考・表現・判断等がどうできる／できない状態なのかについて適切な情報を得られること」を調査の第一目的とみなす観点から、調査を
CBT 化することの有利な点が何かについて指針を得る。
上記の狙いを確認後、思考発話調査を紹介し、実際に児童が調査を受けている動画を、顔にぼかしを入れた状態で共有した。その後、ワークショップ参加者も自分たちで問題を解いてみて内容を確認した。その上で、正答や測りたい力と解答プロセスの想定（図 3-2-6）を確認した。調査参加者の解答状況を確認した上で、データの説明を受け、発話データの分析を行った。具体的には、グループ内で四つのデータを分担して

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席を移動して同じデータを分担したメンバーと分析を行い、また元のグループに戻って思考過程の解釈と問題の振り返りを行い、その結果を全体交流した。最後に CBT の本格導入に向けた協議も行った。
上記の「解答状況」は、言葉による説明は、正答が１名、誤答が４名、無答が 8 名であった。また辺の長さは、正答が 9 名、誤答が 3 名、無答が 1 名であった。
また提供した発話データのイメージは、
図 3-2-7 のとおりであった。
左がソロ、右がペアでの調査である。
データは、左列から行数、開始からの経過時間、活動のおおよそのフェイズ、何ページの画面を閲覧していたか、調査参加者（図中「実験参加者」）の言動メモ（一般に「プロトコル」と呼ばれる詳細な言語記録簿
ではない）、調査者（図中「実験者」）の働きかけを示している。これを見ると、どういう順番で児童が問題を読み、どんな情報を使って解いていったか、どんなことを考えていたかを一覧できる。例えば、児童が４

図  令和３年度第３回ワークショップで用いた児童の解決過程想定のためのワークシート（一部）

図 3-2-7 思考発話調査のデータ例

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ページ（P.4）と６ページ（P.6）を見比べながら長さを見つける問題を先に解こうとしていること、解決に必要な横の辺の長さは２ページにしか掲載されていないにもかかわらず（図 3-2-5 参照）、なかなかそのページに戻らないことが見てとれる（右側のペアは 19 行目に P.2 に戻って初めて「あった」と発言している）。
下記が分析結果の全体交流で出された意見である。いずれも「子供の問題の解き方に関する気づき」が、矢印以降の「問題の作り方に向けての気づき」とつながる構造となっている。問題のよしあしを直接的に議論するのではなく、児童の問題の解き方（認知過程）を踏まえて、不要なつまずきの可能性を減らすなど、児童の力を引き出した上で、最も問いたい知識等の有無や思考力等の発揮度合いを見極めるにはどうした
らよいかという形で問題の作り方を考える構造だと言える。
⚫

そもそも重なっている部分がどこかが分からなくてつまずいていたり、２ページで書かれている横の８cm の情報が見つけられずにつまずいている子が多かった。
「状況に入れば」が大きなポイント。
⇒状況に入るための情報はしっかりと明確に提供していく方が問いたい能力が問える。

⚫

閲覧ページを見ると問題が出ている後ろの方を集中的に見ていて、問題全体を見ているのが少ない。
⇒なので、できるだけ問題はコンパクトに収めていくと良い。子供は「何を聞かれているか」に集中して考える。
⇒今作問するとしたら、たろうさんの説明の後にすぐ長方形の説明を求める。
「たろうさんの説明と同じように」など、どういう説明をしたらいいかが子供に分かるように。長さの話も分けて聞く。

⚫

子供が「長方形について説明してください」と言ったときに「縦と横の長さが違うから」といった説明をするのは、2 年生のときに正方形と長方形を一緒に習っているので。実験者（注：調査者）が「その説明だったら平行四辺形もそうじゃん」って言って、初めて角度に着目してくれている。
⇒子供が「なぜ長方形の説明をするときに直角という言葉が必要か」が分からないときに、そのことを引き出す工夫が要る。


ワークショップの最後には、第２回（本章第２節）で扱った理科（風向計）の問題について、問題を CBTに改変したものを紹介し、それも参照しながら、CBT 化に向けての気づきを共有した。下記のとおりである。
⚫

生徒の考える視点がぶれないような問題が大事⚫

児童生徒のどういう力を問いたいのか、テスティングポイント（出題の趣旨）を明確にする必要がある。解いたい力以外のものが関係しないような問題設計。

⚫

CBT でストーリーを作っても子供はストーリーどおりに問題を解くとは限らない。後戻り可能・不可能のデザインもそこに関係してくる。

⚫

CBT でいろんなことが実現できるが、逆にその強み弱みがより見えてきた。白黒で PBT の方がむしろじっくりと思考ができると言うこともあるのかもしれない。

⚫

PBT でも大事だが、CBT だと余計に問題ごとに流れを作っていかないとよい問題ができない⚫

PBT を単純に CBT にするのでは問いたい力が問えない恐れ。CBT ならではの強みを生かした工夫が必要。この問題解決過程の工夫とそこで問いたい力とを結び付けていくことが重要。
以上、図 3-1-2 の調査（D）を思考発話法で行い、その結果を分析して（C）、次のアクションへとつなげていくワークショップとなった。加えて、特に作り込んだ問題という訳でなくとも、児童から直接得られる
解決・思考過程のデータは、その認知過程の特徴とそれを踏まえた作問の工夫について関係者の考えを深める効果があることも示唆された。

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第５節 作問・分析枠組みの在り方検討（& から $ へ）
令和３年６月に行ったワークショップは、正答数別解答類型割合グラフなど統計情報のみを基にした分析（C）から次の作問への示唆を得るものであった。それに加えて、今回は上記のように思考発話調査など、問題を児童が解いたときのプロセスデータも加味して、次の作問への示唆を得られる状態となっている。
そこで、令和４年１月 17 日に測定技術班と合同して 30 名を集めて、CBT 化や IRT 導入に備えた作業を協議した。なお、作業内容は今後の作問に直接に関わる可能性があるため、ここでは公表を控え、翌年度の実践（本部第３章）に関わる内容、かつ指導の充実に関わるような実践的な内容についてのみ言及する。
まず令和３年度一年間の取組を振り返り、そこで狙った次の三つの「結び付け」を再確認した。これが、学習科学を基にした分野横断・持続的改善志向型のサイクルを樹立するということにつながるためである。
⚫

日本の学習指導要領に基づく全国学調の伝統と国際調査など新規な動向の結び付け⚫

教科教育と教育測定学の結び付け⚫

教科の専門性（狙い）と子供の認知（実態）の結び付け
次に、作業内容に関連してそもそも「CBT×IRT 化とは何をすることか？」というテーマについて、極端な例として個人単位で違う問題を解くとするとどうなるかを図解した（詳しくは本報告書第４部第４章
参照）。図 3-2-8 の三枚のスライドで順に、従来（PBT×非 IRT）と今後（CBT×IRT）の比較、前者の利点・欠点、後者の利点・欠点を概説した。図は、５人の子供がそれぞれ同じ問題を受ける場合と、異なる問題を受ける場合とを比較した上で、そのデータを教室、自治体、国全体で集積する構造を表している。
この図解の上で、「この変更を見据えて、例えば『算数の力』（便宜的に学力や資質・能力を『力』と総称）としてこれまで考えられてきたものや毎年開発・創造されてきた問題群を改めて考え直し、その力がどういう測定領域で表れるのか、さらにその領域はどのような問題群で代表（測定）されるのか、さらにその問題はこちらが狙ったとおりの『力』の発揮を子どもたちに問うているのかを考え直す必要がある」ことを確認した。そこから、例えば作問枠組みを考える際も留意したい点として囲み 3-2-6 を確認した。その 1，2 点目について、例えば一年間のワークショップを振り返り、囲み 3-2-7 の視点を整理した。同じ内容を図解したのが、図 3-2-9 である。
囲み 3-2-6 作問・結果分析枠組みを考える際の検討事項
作問・結果分析枠組みをトータルに考えて、どうすれば⚫

児童生徒の学習指導の改善が把握しやすい枠組みとなるか⚫

フィードバック結果が次の学習指導の改善につながりやすい枠組みとなるか⚫

地方の教育施策の効果が把握しやすい枠組みとなるか⚫

フィードバック結果が自治体の教育施策につながりやすい枠組みとなるかを測定技術上の制約条件を満たしながら常に検討する。
囲み 3-2-7 評価を指導改善に生かすことを見据えて「何を問う問題か」を想定する際の二つの視点【問題の狙いを明確にすること】－教科の視点
・ この問題の内容は？ 文脈は？ 発揮してもらいたい知識・技能／思考力・判断力・表現力は？
【子どもの学びの実態を想定すること】－学習者の（認知過程の）視点
・ この問題を子どもは実際にどう解いていきそうか？
※この二つの視点を意識し、行き来しながら、問題やその分類の仕方も検討できるとよい。

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図 3-2-8 従来（PBT×非 IRT）の全国学調と今後（CBT×IRT）の一つのケースの比較

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図 3-2-9 「この問題は何を問う問題か」を想定する際の二つの視点
この確認作業から、特に算数・数学と理科では、従来から全国学調の解説資料に掲載していた「調査問題の枠組み」（表 3-2-2）や「評価の観点と問題作成の枠組み」（表 3-2-3）の重要性が再認識された。表 3-2-2
では、「算数・数学の問題発見・解決の過程における局面」の箇所である。表 3-2-3 では、特に「思考・判断・表現」の「視点」と「視点について」の箇所である。これらはいずれも児童生徒の問題発見・解決過程のダイナミックな過程に対応したものであり、それゆえ、その過程の具現化がまさに全国学調の問題解決場
面でも見とりやすいと感じられたためだろう。
なお、一年間のワークショップを振り返って、測定技術班が提供する知見は、それ単体で各種の枠組みや領域を決めることはできないものの、協働すれば有益な知見として活用できることも確認した。
表 3-2-2 算数・数学の調査問題の枠組み（令和３年度全国学調【小学校算数】解説資料より）

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表 3-2-3 理科の評価の観点と問題作成の枠組み（令和４年度全国学調【小学校理科】解説資料より）

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第３章 作問・結果分析の 3'&$ サイクルの確立：令和４年度実務連動 3%7 ワークショップ
令和４年度は、令和３年度の実践を踏まえ、作問・結果分析の PDCA サイクルを回しつつ、それを全国学調の当該年度の問題に関する報告書作成など、実務と連動させる形で実装していくことに取り組んだ。

第１節 思考発話事前研修：検証のための仮説づくり（$ から 3 へ）
まず実務に採り入れられたのが思考発話調査である。当該年度（令和４年度）の全国学調問題を対象に思考発話調査を行うために、令和４年４月 11 日及び 12 日の二回に分けて、調査実施担当者計 60 名を対象に事前研修を行った。研修内容は、思考発話調査の狙いや調査方法、留意点の説明及び議論と、各教科に分かれての対象問題の確定、調査方法の確認である。
研修は 4 月 11 日に 2 時間中学校調査関係者、12 日に 2 時間小学校調査関係者対象に行った。まず、囲み 3-3-1 のように思考発話調査を概説した。
なお、ここで「論争」とは、調査で得られる発話データが真正性のある認知過程を表すのかに関する 197080 年代の論争である。そもそも人が問題を解くときに何を考えているのか、どのように問題を理解するのか、どのような知識を思い出してどう使おうとしているのかといった「高次認知過程」は直接外から観察できないため、その過程を推測するためのデータとして、認知過程に関連して発せられる言語活動を利用する「内観」と呼ばれる言語活動（「私はこの問題をこう解きました」といった自分の認ことがある1。この際、知過程を振り返る活動）と、認知作業を行っている最中に自然になされる言語活動の二種類がある。
この前者の内観報告について、社会心理学者 Nisbett & Wilson（1977）は、様々な心理実験を根拠に、その不正確さを指摘している。例えば、一部の実験参加者に偽薬（プラシーボ）を渡して「この薬で心拍が速くなります」などと本来、電気ショックで引き起こされる症状を伝えておくと、その参加者たちは、この情報が伝えられなかった実験参加者の四倍もの強さの電気ショックに耐えることができるという実験がある。社会心理学の帰属理論は、この実験結果を人が何かに原因を帰属する心の働きで説明する。すなわち、
プラシーボを与えられた実験参加者は、電気ショックで引き起こされた体の変化をプラシーボに帰属し、電気ショックに帰属しないので、プラシーボを与えられず体の変化を電気ショックにしか帰属できない実験
囲み 3-3-1 思考発話調査とは？
⚫

実験参加者に考えていることを口に出しながら問題を解いてもらう。発話が少ない場合、実験者が「いま何、考えてます？」「なぜそう考えたの？」のような誘導的でない質問を行う。
➢

1970 年代に大論争「人が話せるのは自分が心に持つモデルのみ」     対「問題を解いている最中の高次認知過程ならある程度話せる」➢⚫

より自然な最中の発話を取るために「協調問題解決」手法が開発

使いどころ：PISA などでも活用➢

CognitiveLab＝出題前に、出題者の意図通りに受験者が問題を理解し、意図通りに考えて正解・
考えずに不正解にたどり着いているかを確認して作問に活かす→今回は秘匿の都合上、調査後に実施。今年度の結果の解釈及び来年度への作問上の知恵の伝達に生かす。
1 「外的なデータが内的な心的過程を表す」という心身二元論的な見方をとらず、そもそもデータは全て社会的に構築されたものであり、そのデータの社会的な構築のなされ方（誰が誰を相手にどのような状況で発話したのか、発話が状況や関係の変化
でどう変わるのかなど）を明らかにしていくという立場もある（例えば Gergen, 1999）。この立場は全国学調や学力アセスメ
ント全体の見直し（例えば Gergen & Gill, 2020）を要請するため、本報告書では採用しない。

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参加者に比べて、電気ショックに対する耐性が増す、と説明する。しかし、実験後にその参加者に「あなたは普通の人より電気ショックに耐えられたのですが、どうしてだと思いますか？」と聞いても、薬のことに言及する者はほとんどいない。中には「子供の頃にラジオを組み立てるのが好きだったので、電気ショックに慣れていたのかもしれません」などと報告する者もいた。つまり、理論が説明するような「心の働き」は
直接言語報告できないのである。Nisbett らは、言語報告と行動がかい離する結果を基に、人は自身の内的な認知プロセスを直接把握できないので、言語報告を求められると、そうしたプロセスが「こういうものであるに違いない」という自分で作り上げたモデルを代わりに報告するのだと結論している。これが Nisbett
らの論文タイトル“Telling more than we can know（知り得る以上に語ってしまう）”の意である。
これに対して、Ericsson & Simon（1980）が“Verbal reports as data”という論文で、問題解決中の言語報告であれば、その解決状況と照らしながらデータとして利用可能であると反論した。例えば、認知過程における問題解決の進展や行き詰まりが発話データから推察できるためである。その後、認知研究を中心に、問題解決中の視点転換と発話データの相関関係（Chi, 1997; Miyake, 1986）など多数の研究が蓄積され、内観報告だけではなく、認知作業中の言語報告を活用すること、その際のワークシートへの書き込みや各種の行動などの解決状況もあわせて解釈に用いること、言語報告を行うことによる認知作業自体への悪影響を回避する工夫をすることなど、言語報告を妥当なデータにするための整理が付けられている。また、工夫の一つとして、二人以上で同じ問題を解くという「協調問題解決」も開発されてきた。一人で問題を解いているときに「独り言」を言うのは不自然であっても、二人で問題を解くときに話し合うのは自然な営みになるためである。その他、思考発話が PISA の問題開発段階においても使われていることも紹介した。
以上の背景説明の後、囲み 3-3-2 のように調査の狙いを説明した。上記の背景も踏まえ、今回の小規模な調査の狙いは確定的な証拠を得ることではなく、あくまでこれまで果たせなかった児童生徒の問題解決中のプロセスデータへのアクセスであることを確認した。
囲み 3-3-2 今回のねらい⚫

調査問題を小中学生に解いてもらい、その解答及び解答中の思考発話、事後の聞き取りから下記のヒントを得る（≠確定的証拠）⚫

児童生徒がどんなふうに頭を使いながら問題を解いているのか➢

問題文のどこをどう読んで、どんな知識・技能を使って、どう考えながら、どんなおおよその答えを作って、どんな言葉・式等で表現するのか➢

どこにつまずいているのか、どうして無回答になるのか↑⚫

解答結果から推測するしかなかった児童生徒の問題の解き方や考え方に少しでも迫れればよい➢「後の条件に合わせて書きましょう」の「条件」ってどう使っている？

➢「誰々と同じように説明しましょう」の「同じ」説明をしているとき、どのくらい考えている？

➢「誰々は誰々の気づいたことを基に次のように考えました。
」といった指示をどう活用しているのか？

この後、思考発話調査風景を動画で紹介し、当日の流れや「手順書」、記録機材（IC レコーダー）の使い方を確認した。また、児童生徒にも使用予定の練習問題（平成 26 年度小学校算数 B 問題５(2)(3)「あた問題」と略す）を使った思考発話体験を IC レコーダーも用いてペアで交互に行った。その後、全般的な質疑応答を行った上で、調査を実施する各チーム（小学校国語・算数・理科；中学校国語・数学・理科）に分かれて、「見とりの観点シート」も活用して調査の狙いの明確化を図り、調査したい問題等の選定を行った。
ここで「手順書」とは、図 3-3-1 のような、するべき発話ややるべき作業を明確化したものである。これをひな形に各教科チームで詳細化を図った。
「見とりの観点シート」とは、図 3-3-2 のように見とりたいポ

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イントを明確にし、期待するプロセス／期待しないプロセスと正答／誤答の関係を整理するものである。
質疑応答は、「（特に教科が国語の場合に）問題文をどこまで厳密に読ませるか？」という質問や、「大問中の後の方の小問が調査対象のときに前の方の小問を飛ばすか、解かずに読んでもらうか、解いてもらうか、答えを教えてしまうか？」といった質問に対して「目的による」と答えるものだった。例えば、国語の問題文を記述問題にどう使っているかを知りたいときは、最低限どこを使っているのかは声に出してほしいということになる。また、小問がわかった上でのプロセスを知りたいのであれば答えを教えてしまってよい、などである。だからこそ、見とりの観点シートなどで「目的」を明確化しておく必要性を確認した。
当該年度の問題を使った思考発話調査の方法を計画することが、その問題でどのような資質・能力を問いたかったのかという出題意図を再吟味すること、及び、従来から知りたかった児童生徒の解決・思考過程の再吟味につながるという点で、図 3-1-2 で言えば、P（計画）と A（アクション）をつなげる機会となった。

図 3-3-1 思考発話調査の手順書雛形（一部）

図 3-3-2 思考発話調査用の見とりの観点シート（一部）8017511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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第２節 思考発話によるデータ収集（3 から ' へ）
令和４年４月 22 日に公立小学校、及び４月 26 日に公立中学校各１校で思考発話調査を実施した。小学校では国語（３ペアと３名のソロの計９名）、算数（３ペアと２名のソロの計８名）、理科（全てソロの８名）の合計 25 名対象、中学校では国語（６ペアの計 12 名）、数学（７ペアの計 14 名）、理科（４ペアと４名のソロの計 12 名）の合計 38 名対象に行った。時間は小中学校とも１コマを用い、おおよそ教科共通に、練習（10 分程度）、調査（20 分程度）
、事後インタビュー（15 分程度）の形で行った。
調査対象にした問題の一例を、下記で紹介する。なお、調査対象校の管理職が調査を見学して、児童生徒の実態把握の方法として感銘を受ける場面もあった。データは全て IC レコーダーに記録して書き起こし、児童生徒の解答用紙及び調査者の観察メモと共にデータ化した。
調査とそこで収集されたデータのイメージ共有のために、小学校算数の調査を紹介する。当初調査対象とした問題は、図 3-3-3 に示した令和４年度小学校算数問題２(4)であった。なお、対象は小問(4)だが、そこまでの問題文も読んでおくことになっていた。問題は下記のとおり、「かいとさんが気づいたことをもとに」
ゆうかさんの発言内容に合わせて、飲み物の量とその求め方を説明するものであった。
「気づいたことをもとに」考える点と、一部記述式問題を含む点で、調査対象とされた。その一方で、小問(3)は図 3-3-4 に示したとおり、選択式問題でありながら、分数の割合に関する概念的理解を問うものになっていた。したがって、場合によっては、記述式の(4)よりも、選択式の(3)の方が、児童にとって難しい可能性があった。それゆえ、現地での調査中に臨機応変に調査対象を加えることも想定して調査に臨んだ。なお、児童の中には自身の本調査時の解答を覚えている児童もいたが、解答を変えてもよいので、いま改めて問題を解くとしたらどう解くかを言語化してもらった。

図 3-3-3 小学校算数の思考発話調査対象の問題（一部）
令和４年度 算数 ２(4) （出典：令和４年度 全国学力・学習状況調査【小学校】報告書）

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図 3-3-4 小学校算数の思考発話調査対象に追加された問題
令和４年度 算数 ２(3) （出典：平令和４年度 全国学力・学習状況調査【小学校】報告書）
実際の調査場面では、多くの児童が小問(4)に対して、単に式だけでなく、「比例」や「比」という用語も説明に含め、線分図等も使って正答できた。その一方で、調査者が「果汁の量が 180mL のとき、飲み物の量は 600mL だったね。ところで、果汁の割合は何％だっけ？」と聞くと、計算して求めようとする児童（例：180÷600=0.3）がほとんどであった。つまり、小問(4)の冒頭に「りんごの果汁の割合が 30％」と書かれているにもかかわらず、この問題が「果汁の割合が一定であること」を前提にしていることの理解は不十分であることが示唆された。
そこで小問(3)に戻って正答だと思う選択肢を選んでもらうと、誤答する児童が複数見られた。あるペア
は選択肢１（誤答）と選択肢３（正答）に意見が分かれて議論となった。誤答を選んだ児童は、「飲み物を半分に割っても味は薄まらない」という相手の意見は納得できても、「飲み物の量が変われば何かが変わっているはず」と正答の選択肢に納得できなかった。結局、二人は「計算してみよっか」と実際の値―飲み物の量が 1/2 になると果汁の量も 1/2 になるが、果汁の割合は 20％で変わらないこと―を求めて納得に至った。
この誤答を選んだ児童が、小問(4)の問題には「比例」という用語を使って正答していたため、調査者は振り返りインタビュー時に次の質問を行った。
調査者：この「比例」ってどういう意味？
児 童：（表を指さしながら）ここが 2 倍 3 倍でこっちも 2 倍 3 倍ってなってること
調査者：この問題（小問(3)を指して）も比例の問題？
児 童：（考え込んでから）ちょっと比例
児童の回答を見ると、小問(4)への正答や記述が必ずしも比例や割合の十全な理解を保証するわけではな
いことや、整数倍の比例問題とそうでないものとの間に違いがあると感じられていることなどが見てとれる。このような発話の書き起こしとその場の状況の観察記録から、発話分析のためのデータを構成した。
以上のように、調査計画立案に参画した関係者が調査目的に立ち返りながら調査者も務めた点で、図 31-2 の P（計画）から D（実施）の機会となった。

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第３節 思考発話及び *3 分析研修等：結果に基づく仮説検証（' から & へ）
思考発話調査結果については、分析のための事後研修を行ってから、ワークショップを実施した。加えて、後者と同時期に G-P 分析図活用研修も行い、両者の知見を統合して、当該年度の全国学調報告書に活用することを狙ったため、本節であわせて報告する。
 思考発話事後研修
令和４年５月 13 日午前に中学校の調査関係者 17 名、午後に小学校の調査関係者 15 名対象に、各 90 分
で思考発話事後研修を行った。
狙いの一つは、思考発話データの分析を通して、全国学調の報告書を強化することであった。この成果は当該年度に直結するため、教科ごとの作業で進めることとした。なお、「報告書を強化する」とは、従来は得られた結果をほぼ繰り返す形で結果の解釈を「～と考えられる／思われる」などと抑制的に表現していたものを、もう一歩踏み込んで、結果の背後に推察できる認知過程に言及する形で書けないかを検討することを指す。加えて、仮説として想定した認知過程の生起だけでなく、想定外の認知過程も見いだそうとした。
狙いのもう一つは、今後の作問に向けたヒントを収集することであった。この成果は来年度以降（の出題）に関わることであり、教科を超えて協議することで一般化可能性の高いヒントを得られることから、ワークショップで行うこととした。
研修では上記の狙いの確認後、「思考発話調査ならでは」の強みとして、問題を解いていっているところからの解答（正答／誤答）への到達プロセスが見えること、及び、同じ類型に含まれる解答でも違うプロセスから生み出された場合を特定できることを挙げた。そのために必要な作業として、各児童生徒の解き方に関する素朴な気づきを共有し、それらを集めて、問題や調査の狙いにも照らしながら、ある程度のパタン（類型）に分け、パタンを支えるデータも用意した上で、サンプルの特徴に留意しながら、一般化可能性を検討することを説明した。
そこでまず協議題１として「調査者の当日の気づきの共有から、問題を解く過程での子供の思考や理解について見えてきたこと」を協議した。協議は「調査者の事前の意図や想定」と「問題を解く過程で見られた
子供たちの実際の発話や行動等」を比べて気づいたことを挙げる形で行った。なお、後述する協議題２と切り分け、ここではまず子供の思考や理解について気づいたことだけを交流することに留意した。
小中を通して、交流された内容のポイントとしては下記のようなものがあった。
⚫

よきにつけ悪しきにつけ既有知識の影響の強さ⚫

読むことの難しさ、「冒頭から順に全部読むだろう」との出題者側の想定とのずれ⚫

問題解釈の難しさ、「問題と正対すること」に関する想定とのずれ⚫

小学校における表面的・形式的・状況依存的解法による正答、それが中学校だと通用しなくなる難し
さやギャップ
協議２では、「協議１で見えてきた児童生徒の思考や理解の様子を根拠に、報告書を強化したいとしたら、発話をどう分析するか」の見通しを立て、研修後、各教科チームで行う実質的な分析作業の準備を整えることとした。図 3-3-5 には、分析作業の標準的な手順を紹介したスライドを掲載した。標準的手順ということで、先述の Ericsson & Simon（1980）や Chi（1997）を参照したものである。なお、カテゴリの例として示したのは、中学校理科の問題である。これは本節 3-2 項（図 3-3-7）に紹介している。

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図 3-3-5 発話分析の標準的な手順
 思考発話分析ワークショップ
令和４年６月 28 日に小中学校の分析結果を 17 名で持ち寄り、共有吟味するワークショップを 120 分間掛けて行った。小中合同での教科グループで分析結果を報告し合い、気づきを参加者全員で交流したあと、再度教科グループに戻って、来年度調査に向けた改善点等を議論し、その結果も参加者全員で交流した。
以下、全体交流の一回目において共有された、分析結果の報告を聞いて気づいたことや印象に残ったことの要点である。発言の補足のために、調査対象の問題内容や分析結果も適宜解説する。
まず、国語は下記のとおりの意見であった。調査対象の問題は、小学校国語が令和４年度（以下年度は略）
国語３二の条件付き作文（60 字以上 100 字以内）
、中学校国語が３四の小説読解の記述式問題である。
⚫

中学校国語は「話の展開を取り上げて書きなさい」という条件があったが、その条件を勝手に考える傾向が見られた。また「読めていたのに書けない」という生徒の中に、ケアレスミスをしている場合があることも同定できた。

⚫

小学校国語は、図 3-3-6 のフロー図のようなプロセスで、しっかり読んでないのに正答する児童もい
れば、しっかり読んで正答する児童、出題者の想定（解答類型）を超えてしっかり考えてくれた児童

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と多様なパタンが見られた。こうした結果がつかめることによって、精緻に解答類型を作り上げていくことができる。また、条件設定問題だったが、自分で勝手に条件を設定する傾向も見られた。
図 3-3-6 は、上から時系列的に８名の児童の解決行動とその途中の発話を模式的に示したものである。問題は、「文章２」のよさを振り返って書くというものだが、その際に「伝え合ったことをもとに」という条件が付与されていた。図を見ると、全員「文章２」は読んでいるものの、児童によっては「伝え合いの様子の一部」を見ている児童とそうでない児童に分かれていることがわかる。それでも、正答である解答類型
１，４，７，10 にたどり着いている。その背景に、「伝え合いの様子の一部」から「よさ」を抽出しなくとも、「自分の経験など」から「よさ」を考えるというプロセスがあった。また、「伝え合いの様子」を読んだ
場合も、それだけから考える児童と、「自分の経験」をさらに加味する児童がいた。こうした多様なプロセ
スは思考発話調査から初めて見えてきたものである。
算数・数学で共有された意見は、次のとおりであった。小学校算数の調査対象は本章第２節（図 3-3-3、
図 3-3-4）に記したとおりであり、中学校数学は９(2)の図形の説明（証明）問題であった（小問(1)を思考発
話の練習に使い、できなかった場合も正答を教えて、小問(2)に進む形で調査を行った）。
⚫

小学校算数はわかっているか、わかっていないかの「点」ではなくて、その間の境界をあたかもグラ
デーションで捉えることをしたかった。その結果、問題解決において「問題を自分の生活経験と結び付けることが大事」という考え方があるが、苦手意識を持っている子は独自な結び付け方があることがわかった。例えば、「飲み物の量が 1/2 になると、果汁の割合も 1/2 になる」
（選択肢 ᵏ）を選んだ児童に「本当にそう？」と聞くと、「飲み物の量を少なくすると薄くなる気がする」という経験を持ち出した。
「それだと、量を減らせば減らすほど、どんどん薄くなってしまうことになるけど、本当にそうなの？」とさらに考えるような指導が必要なのかもしれない。

図 3-3-6 思考発話調査結果における児童の問題解決フローの整理図（小学校国語）8517511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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⚫

中学校数学は、問題文の理解が大変だった。例えば、小問(1)に「同じようにして」と証明の一部を再利用して適用するための表現があったが、「何がどう『同じように』適用されたのか」の理解が難しかった。また問題中の図１，２，３が同じ図形の性質を示した複数の例だったが、それらが結び付いていなかった。図１が全体の代表の図で、図２，３と関連しているのに各々別個のものと扱われていた。

⚫

小中を通して、何がわかっているか／いないか、何を示していくか、問題理解にどんな支援が必要かを考えさせられた。特に「根拠は自分」とばかりに思い込みから抜け出せない児童生徒に本当にそうかを考えてもらう問いかけの必要性を感じた。問題を理解してその文脈に入っていく過程に、つまずきの種があると思われた。
算数・数学における児童生徒の問題解決や理解過程の特徴として、全体交流では共有されなかったが、教科での議論においては、果汁の割合を実際に計算したり、証明のための角度を（勝手に）設定したりなど、計算や数値（定量的な推論）に頼るケースが散見された。逆に、中学校数学の証明問題では証明の鍵となる
共通する二種類の角度を「◎」と「×」で書き分けた生徒ペアが正答にたどり着いたプロセスが共有され、こうした未知の対象を仮置きしながら推論を進める資質・能力の育成と評価の重要性も確認された。
最後に理科である。調査対象の問題は小学校が２(4)、中学校が５(3)であった。
⚫

中学校理科は、記述式問題に３割ほどいる無答の生徒の実態を調査したかった。問題は、プロットした点に直線と曲線のどちらがフィットするか、それを調べるためにどうするかというグラフの解釈に基づく実験方法の問題だった（図 3-3-7 参照）。小学校理科は「問題」を見いだす場面の問題だったが、小中どちらの調査でも、問題理解や図の解釈ができずに止まってしまう児童生徒がいた。例えば、「磁
気ばねが縮む長さ」という表現に矛盾を感じる生徒がいた。
「縮んでいく」はずなのに「長くなっていく」というギャップに戸惑うなどである。
中学校理科は、図 3-3-7 のように４回の測定結果だけでは直線か曲線のどちらにフィットするかわからな

いときに測定値をどのように増やしていくかを問うた問題を対象とした。しかし、この二つのグラフが同じ
実験の二つの解釈を示しているのに、別の実験だと思った生徒もいた。それゆえ、理科の担当者からは、「図の示し方次第で問題の文脈に入れないのはもったいないので、工夫が必要だ」との内省があり、直線等をフィットする前に、四つの点だけをプロットした図を示してもよかったかもしれないという提案がなされた。

図 3-3-7 中学校理科の思考発話調査対象の問題（一部）
令和４年度 理科 ５(3) （出典：令和４年度 全国学力・学習状況調査【中学校】報告書）

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ワークショップの残り時間では、翌年度に向けて思考発話調査の目的と実施方法を再検討し、全体交流した。下記が出された意見である。
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指示文や用語―例えば「もとに」「ふまえて」―がどう受け止められているのかを、少数のサンプルでよいから知りたい。

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この調査を学習評価の一つとして取り入れるのは労力が掛かりすぎるかもしれないが、このような形
で児童生徒の実態を捉えるのは指導の根本なので、現場には、何らかの手段でこうした試みをもっと取り入れてほしい。

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「児童生徒がこう考えるのではないか？」と想定がしっかりしている問題を対象とすると効果がありそう。それは選択肢問題でも構わない。発話結果を基に「なぜそう考えたのか」にアプローチしたい。
それで想定とのずれを検証したり、類型別反応率とあわせて結果を解釈したりしたい。それは報告書に生かせる面もあれば、現場の指導改善に生かせる面もある。

⚫

毎年行われる教科でない場合は、問題をよくするために事前にこうした調査を行えるとよい。逆に、事後であれば少し時間を置いて、類型別反応率が出た後に、そこで立った仮説・想定と照らしてやってみるとよいのではないか。

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実施内容や方法について、現場の先生が行うにはとてもよいが、国の調査として考えると、サンプル数が少ない。また、サンプルが偏っているのも気になるところ。実施のタイミングも再考したい。
以上、思考発話調査に関する 3-1 項及び 3-2 項をまとめると、図 3-1-2 の調査の実施（D）から詳細な分

析とそれを通した児童生徒の問題解決過程に関する仮説の検討（C）へというステップとして機能した。
 *3 分析図活用研修
G-P 分析図を活用することによって、上記の思考発話調査とあわせて、量的・質的両面から、言わば車の両輪のように全国学調の結果分析を行うことが可能になる。
そこで、令和４年６月 30 日に 120 分間を掛けて、25 名対象に G-P 分析図活用研修を行った。流れは下記のとおりである。なお、1 の活動は前年度（令和３年度）にも行ったが、メンバーが替わったこともあり、題材を変えて再度行うものである。
1.

正答数別類型割合グラフ（G-P 分析図）の概念や使用上の注意事項についての共通理解を図る。

2.

グラフを概観し、紹介したいグラフのあたりをつける。

3.

指導改善の観点から、グラフの意味・示唆を掘り下げる。

4.

どの問題（のどのグラフ）を選ぶと、何が言えそうか、どこまで確実に言えるかを協議・相談する。
各内容について、1 は本報告書第５部第４章を参照されたい。それとほぼ同じ内容を演習（ハンズオン活動）も含めて行った。2 は G-P 分析図（グラフ）に教科チームごとに一通り目を通し、児童生徒の学習成果について力点を置いて紹介したい特徴的なグラフを選ぶ作業である。ここでは 3 の活動のみ、詳しく報告する。これは 2 でグラフを選んだ後に、それを全国学調の全国結果説明会等で活用する試みを具体的な事例として想定し、どのようなグラフを使って、いかなるメッセージを伝えられるかを考える活動である。
G-P 分析図が現場の学習指導改善に対する情報提供や、作問の改善においてどのように活用できそうかの見通しを立てることに狙いがあった。
図 3-3-8 がそのために用いた中学校数学の問題である。研修参加者もまずこの小問(2)の問題を解いてみた後で、作問趣旨と正答率、無解答率を表 3-3-1 で確認した。その後、G-P 分析図を見る前に、当該年度の数学調査における正答数が中位の生徒（16 問中８～12 問正答）で、この問題に誤答した生徒がしやすかっ
た誤答はどれかを類型から予想するという活動を行った。理由もあわせて協議した。

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図 3-3-8 G-P 分析図活用研修で用いた中学校数学問題
令和３年度 数学 ７(2) （出典：令和３年度 全国学力・学習状況調査【中学校】報告書）

表 3-3-1 G-P 分析図活用研修で用いた中学校数学問題の作問趣旨と結果（実績）88

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図 3-3-9 研修で用いた中学校数学問題の G-P 分析図
予想の後に提供された G-P 分析図が図 3-3-9 である。これを見ると、正答数上位の生徒の解答類型（正答である類型１，５，９）に対して、中位の生徒は解答類型３，７，11 に該当する解答を行っていることがわかる。表 3-3-1 と突き合わせて見ると、後者の解答は直線（1 次関数）や式、表・数値を使って問題を解くことのみを記述しており、それをどう使って答えを求めるのか（例：1 次関数の直線を使う場合は特定の y 座標のときの x 座標を読み取ること）までは書いていないということがわかる。
研修としては、この G-P 分析図から、「正答数が中位の生徒に共通していそうな課題として、どんなことを指摘できるか」という課題についてまずグループで、その後全体で協議した。一つの課題として、「実際に必要な砂の重さを求める必要はありません」という指示に従いつつ、「２分をはかるために必要な砂の重さを求める方法を説明しなさい」と求められたときに生徒が「答え」だと思って提供する「説明」の完全性に違いがあるということが指摘された。つまり、数学における説明とはどういうものなのかという基準が生徒ごとに多様であるということだ。ただ、それは問題の問い方によるものなのか、例えば日々の学習指導で数学的な説明の学習機会が欠けていることによるものなのか、さらにはこの結果から生徒が「何がわかって
いて、何がわかっていないと言えるのか」が議論になった。また、こういった種類の問題に対する生徒の選
好に、表や数値、グラフ、式で正誤問わず共通した傾向があることも指摘された（例：式よりグラフを好む）。
最後に、この事例を踏まえて、G-P 分析図が現場の学習指導改善や作問の改善にどう有効活用できそうかを教科全般で議論し、一般的な知見を得た。
その後 4 の活動を教科チームで行った後、全体で各チームの選んだグラフとその解釈―どこまでが確実に言えることか、どこからが確実には言えないが、今後に向けた示唆となったかなど―を共有した。
以上、G-P 分析図という量的な側面で図 3-1-2 の全国学調の実施結果（D）から分析（C）を行い、指導改善や次の作問への示唆を得た機会となった。
 実務への反映
以上の思考発話分析及び G-P 分析図活用は６月に行われたため、その結果は関係者の判断により適宜、
全国学調の報告書や夏の全国説明会に反映された。本報告書では、その詳細を示すことはしないが、一点だ

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け、知見の反映のされ方、及びそのインパクトについて検討するため、小学校国語の全国説明会資料の一部を図 3-3-10 に紹介する。これは、図 3-3-6 で示した詳細な思考発話結果の分析に基づいたフロー図を、正答率や解答類型ごとの反応率、G-P 分析図の結果を踏まえて、より抽象化してまとめたものである。
児童の個別情報は削除されているが、一人一人の児童がたどったプロセスを基に、全国の児童がたどり得るパタンが抽象化され表現されている。加えて、「伝え合いの様子の一部」を読んでいないというパタンも想定され全体の流れの中に組み込まれている。こうした抽象化は「この問題だけの結果」を超えて、「与えられた情報（この場合は文章）」を基にして「あなたならどう考えるか」を問うタイプの問題における児童
生徒の思考過程のパタンや、それを基にした学校現場の指導改善について検討する資料を提供することにつながり得る。それはまた作問において、こうした二つの要素を含みこんだ問題の複雑さやそれによる採点の難しさ（例：二つの要素両方を兼ね備えた解答を正答とするのか、片方だけでも正答とするのか）をどう考えるかという吟味を促すことにもつながる。
実務への反映は、背後にひそむ膨大な情報を秘匿性や可読性の観点から捨象／抽象化せざるを得ないという制約を持つ。しかし、その抽象化がかえって何を最も核となるメッセージとして現場にフィードバック
するかを吟味することにつながり得る。その作業は容易なことではないが、作問・結果分析、さらには学校現場の指導改善のための PDCA のサイクルを、より質を高めながら回していくことに貢献する可能性がある。

図 3-3-10 全国学調全国説明会（小学校国語）資料の一部

第４節 次の作問へ（& から $ へ）
令和４年度は最後のワークショップとして、令和５年３月 14 日に 30 名を集めて、IRT 導入も見据えた協議を測定技術班との合同で行った。
ワークショップの狙いは、それまで推進してきた PDCA サイクルの観点に基づき、令和４年度の問題に関する検証（Check）を行い、今後の作問や結果分析の在り方（Action）につなげることであった。中でも、教科の観点と統計的な結果情報を突き合わせ、さらにその検討結果を思考発話の分析結果とも照らし合わ
せ、問題の改善及び今後の調査で統計的な結果をどう使っていくかの知見を得ることを狙った。
ワークショップでは、上記の狙いを説明したイントロダクションに続いて、G-P 分析図に加えて、問題別
項目パラメータや項目特性曲線（３PL）、項目情報曲線（２PL）を紹介し、それを基に教科チームで特徴的なパターンを見せる問題（以下「気になる問題」と略す）を抽出してその原因推定を行った。なお、IRT

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に基づく問題別項目パラメータ等は、本報告書第４部第３章を参照されたい。特筆すべきは、これまで作問・結果分析班の学習科学研究者が主にワークショップの企画・進行・説明を行っていたのに対し、このワ
ークショップでは、作問・結果分析の当事者である本研究所のメンバーが「ユーザの目線」で IRT とその統計結果を説明する役を担ってくれたことであった。ワークショップ参加者にとっては、自分たちの同僚から説明を聞く状況となり、IRT 導入に向けて協働性を高めることに貢献したと考えられる。
その後、「気になる問題」の中に各種統計情報の上では他の問題と異なる特徴を持っているが、問題自体に課題があるというより、他の問題と大きく違うことでそのような結果が生じている可能性を確認した。その上で、思考発話調査に使用された問題の結果も踏まえて（統計上の「気になる問題」と一致するものもあった）原因を同定していく活動に進んだ。
この後、IRT や CBT 導入を見据えて今後できることを議論し、「気になる問題」についてはその対処をワークショップ後に各教科グループでレポートすることを申し合わせて終了した。

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第４章 &%7 開発・結果分析の 3'&$ サイクルに向けて：令和５年度 &%7 ワークショップ
令和５年度は、当該年度の全国学調（PBT）については、令和４年度よりも一層本格的に実務に組み込む形で取組を進めた。すなわち、思考発話調査については各教科につき１校計５校を対象として、より多様なレベルの児童生徒 166 名（小学校国語 29 名、中学校国語 33 名、小学校算数 30 名、中学校数学 34 名、中学校外国語 40 名）対象に実施した。調査の事前・事後研修は新規メンバーのみ対象で効率的に行い、結果分析のみ６月 21 日に全実施教科 24 名が参集してワークショップを行った。G-P 分析図など各種統計情報
は、各教科チームが独自に活用を進め、思考発話調査の結果も含めて、適宜関係者の判断で全国学調報告書
や全国説明会資料に反映した。なお、全国説明会では、各教科からの報告に先んじて、クロス集計や G-P 分
析図の簡単な説明も行った。前年度までのワークショップを凝縮した内容である。以上の PBT 関連の詳し
い報告は、ここでは割愛し、今後に備えた CBT 関連のワークショップのみに絞って報告する。

第１節 &%7 の可能性と留意点
全国学調の CBT 化は、文部科学省の「全国的な学力調査に関する専門家会議」や「全国的な学力調査のCBT 化検討ワーキンググループ」で指針が定められているため（詳しくは本報告書第 1 部参照）
、本章では学術的な観点から、特に作問・結果分析に関わる範囲で CBT の可能性と留意点について触れておく。
世界の教育実践研究分野では、「テクノロジ・ファースト」ではなく、「ペダゴジー・ファースト（ペダゴ
ジーとは狭くは教授学，広くは教育全般を指す）」でテクノロジと教育の関係を考えようとする動向が鮮明になっている。例えば、文部科学省の「教育データの利活用に関する有識者会議 論点整理」（2021 年）でも「教育データ利活用の原則」の筆頭に「教育・学習は、技術に優先する」という原則が掲げられている。
技術に合わせて教育・学習を変えるのではなく、教育・学習で実現したいことのために技術を活用するという発想である。それは、CBT の分野で言えば、単に従来の PBT を CBT に置き換えることを目的とするのではなく、そもそも PBT 場面で子供は問題をどう解いていたかの実態を解明し、それをどう変えていきた
いのか、評価したい資質・能力は何か、それはどういう認知過程として発揮されるのかを明確化して、その仮説を基に CBT のデザイン・実施・結果の解釈を行うということに相当する。まさに PBT ワークショッ
プで行ってきた蓄積の上で、そこで感じられた課題を解決するものとして CBT が活用できればよいということになる。児童生徒が問題解決の前にそもそも「問題の文脈に入れていない」と感じるのであれば、そうできるように支援した上で、それでも問題が解けないかを見極めるために CBT を使えるとよい。複数の文章を関連付けた上で自分の考えを記述してほしいという場合は、閲覧を支援し、かつ履歴から閲覧の有無を判断できるように CBT をデザインしたい。知識は前提として与えておいて思考力が働いているかを見るという出題がしたいのなら、CBT で「知識が与えられているのか」を確かめた上で、メインの出題をしたい。
実際のCBT化作業は、テスト開発のためのプラットフォームの制約に応じた開発が必要になる。
しかし、「ペダゴジー・ファースト、テクノロジ・セカンド」の原則に従って考えられれば、ある時点では不可能だ
った出題も技術の進歩に応じて可能になる機会を待てる。既存の他の機能で代替するアイデアも浮かびやすい。このようにアセスメントで把握したい問題解決過程やそこで働く思考や理解、知識活用などの認知過程2を中心に考えていくことが、CBT の可能性を引き出すために留意したい点である。それが新規な技術を有効活用して、アセスメントとテクノロジを互恵的に進化させていくことにもつながるだろう。
2 テクノロジの機能からではなく、何を測りたいかという資質・能力目標から CBT を開発する研究が日本でも増えつつある。

安野ほか（2018）は数学的思考力を評価するための CBT 問題を開発し、動的オブジェクトを的確に使うことで「数学化」「方略」「数学的処理」「意味付け」といったより細かい問題解決過程が評価できることを示した。安野（2023）では、理科についても「現象や変化の観察」「実時間や肉眼で見ることが難しい現象や変化」「モデル化」「試行の繰り返し」といったカテゴリの出題を試みている。益川ほか（2021）も国語での「積極的読み」という過程のための CBT による支援と評価を行っている。

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第２節 &%7 ワークショップ
上記の CBT に対する考え方にも立脚しながら、令和５年８月 25 日に 120 分を掛けて、36 名対象に CBT
ワークショップを行った。目的は、CBT 化への動機づけと良質なデザインのための示唆を得るところにあった。そのために、別途開発・試行的に検証された「CBT ならでは問題（CBT の特性を生かして新しい資質・能力や問題解決過程を評価しようとする問題）」を用いることとした。これらはワークショップ参加者が直接作成に携わったものではないため、問題や出題意図に触れておらず、問題解決者の立場に立てるという利点があった。
最初に留意点として、次の二点を伝えた。
①

PBT 時の課題（PBT でできなかったこと）が明確であればあるほど、CBT でそれを問える。つまり「CBT ならでは問題」を作るにはテクノロジの知識より、教科と児童生徒の実態両方の専門性が重要。

②①の観点で問題を構想すると、それを実現する上でのテクノロジ面の制約が見えてくるが、今日は中身の話を中心に考えていきたい。

ここで、②を伝えたのは、問題がある特定のプラットフォームを用いて開発されたものであり、そのプラットフォームに存在しない機能や、機能としては実現可能だが事業の予算やスケジュールの関係上実現できなかったことに参加者の注意が引きつけられるのを避けたかったためである。ただし、基礎的事項確認のために事業を取りまとめた研究者にはワークショップに同席してもらった。
流れとしては、参加者全員で共通の一問（小学校理科の小問四つを含む大問一つ）を CBT で体験し、その問題で問える資質・能力と実際の子供の反応を予想した上で、解答類型別の反応率とログ（使用履歴）分
析結果から予想を検証し、どういう点に CBT の強みがありそうか、そして課題のどこをどう改善したいかを協議・全体共有した。その後、教科ごと、もしくは学校段階の教科ごとに、二問程度の CBT を体験し、共通課題のときと同様の流れで活動に取り組んだ。最後に、「これまで課題だと感じてきた領域における問題を CBT で提示する際、『何をどう CBT で問いたいか』『CBT に機能として備わっていてほしいこと（機能要件）は何か』」について協議し、全体で共有した。
共通に体験した問題は、理科の動画を確認する小問が含まれていた。この小問は、自分が選ばなかった選択肢についても動画を見て、そのモデルが誤りであることを確認することが期待されていた。しかし、実際の児童の解決行動としては自分が選んだ選択肢の動画を一度見て終わりにするものが過半数おり、今後の課題として指摘された。
各教科の問題も、このように「CBT ならでは」の特徴が使われた上で、解答類型の反応率やログからその特徴の活用度合いが一定程度確かめられるものとなっていた。全体交流での意見は下記のとおりである。
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国語については、自分が入力した解答や選択した資料が次の画面で文章全体に組み込まれて表示される機能が「自分の思考をつなげながら問題を解いていく過程」に有効だと評価された。その一方で、閲覧時に情報が細切れに提示されることで、全ての情報に順に触れていくことができる利点がある反面、全体の一覧性（一望できる性質）に乏しいという欠点を持つという「トレードオフ」が課題として指摘された。これは他の教科でも共通の悩ましい課題として共感を得た。

⚫

算数・数学については、品物の数と合計金額の関係を表す一次関数のグラフの正しいものを選ぶ問題の後に、たとえその選択が間違っていたとしても、正しいグラフが表示された上で説明を加えるという中学校数学の問題に関して集中的に報告がなされた。PBT では、前提となる小問に間違うとその後の小問も連動して（芋づる式に）間違うことになるという課題がある。それをこの CBT の機能が防ぎ、資質・能力の一部を個別に問うていくことを可能にすることが評価された。その一方で、グラフを描く力を見とりたいときは、それがかえって阻害する面もある。それゆえ、問いたいのは「数値の組合せや式で与えられた関数をグラフで表現する知識・技能」なのか、それともグラフが与えられた

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上で「（二つのグラフの交点や大小関係を読み解くなど）関数の概念理解」なのかなど、目的を明確にしていく必要性が確認された。
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外国語については、わからない単語や聞き取れなかった内容のヒントを見られる（ただしその分、減点されることは告知されている）機能が興味深いと評価された一方、慎重なタイプの受検者であれば全部を確認したりなど、児童生徒によって多様な問題の受け止め方があると問題提起された。
以上を総括して、テクノロジは児童生徒の問題解決の足場（scaffold）を提供することで、その問題解決

過程のどこまでができて、どこからができないのか、あるいは足場を掛けた先はできるのかなどを精緻に問うていくことができる可能性が確認された。その一方で、足場に当たる過程までを自ら作り出す力は問わな
くてよいのかなど、テクノロジで支援の程度がコントロール（制御）できることで逆に何を問いたいのかを明確に考えることが作問者にも求められることが自覚された。それは同時に CBT のデザイン時だけでな
く、評価の際にも、どのような過程のどのようなデータを収集して結果を分析するかという「評価の視点」
を精緻にすることにもつながる。こうしたデザインと評価の原則を CBT の「デザイン原則」と呼んで、今後それを収集・洗練していくことが CBT 開発の質を高めるということが合意された。

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第５章 今後に向けて
第１節 学力アセスメントの 3'&$ サイクルとその導入・確立成果
本取組は、全国学調の作問・結果分析関係者を対象として、その作問・結果分析の過程に PDCA サイクルを導入・確立することを目的とした。
その当初２年間の PBT 関連の取組を図 3-1-2 に沿ってまとめると、図 3-5-1 及び図 3-5-2 のとおりとなる。この２年間は、一旦現状の PBT を前提として、目指す PDCA サイクルのイメージを共有し、実装の見通しを得ることを目的とした。令和３年度は、図 3-5-1 に見るように、PDCA サイクルを新規な問題開発（作問）から始めるのではなく、既存の問題とその分析結果からスタートした。仮説を立てて検証する過程もまた、既存の問題をアレンジして思考発話等で実証することとした。それによって、作問・結果分析における PDCA サイクルを体験的に理解できるよう導入した。令和４年度は、図 3-5-2 に見るように当該年度の全国学調業務を対象とすることによって、実務と連動した「生きたサイクル」として PDCA サイクルを回していくことを支援した。令和５年度においては、このサイクルはより業務に埋め込まれた形で自律的に回されるに至った。
なお、令和５年度の CBT ワークショップは、今後の CBT 導入を射程とした PDCA サイクルの具体的検討に焦点を当てた。図 3-1-2 に照らせば、まだ C から A へのサイクルを回しただけに過ぎないため、図式化は割愛する。次節で今後を詳説する。

図 3-5-1 令和３年度の PBT ワークショップを当てはめた PDCA サイクル

図 3-5-2 令和４年度の実務連動型 PBT ワークショップを当てはめた PDCA サイクル

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本取組の成果の一つ目は、この PDCA サイクルが、各ワークショップの全体交流での意見やアンケート
結果に見るように、狙いに応じた形で導入できたことである。
成果の二つ目は、このサイクルを繰り返し回していくことによって、児童生徒の視点に立ってその認知過程を考えることが関係者にとって理解・実践されるようになったことである。それに伴い、出題した問題の見直しや改善提案も自然になされるようになった。問題のよしあしというものは、それ単体ではなかなか決まらない。児童生徒の実態によって、たとえ同じ問題であっても、そこで引き出せる資質・能力や問題解決
過程は変わってくるためである。それゆえ実際に児童生徒が解いてみた結果を踏まえて、次の問題を持続的に改善し続けていくことが有効に働く。PDCA サイクルはその際に児童生徒がいかに問題を解くかという
事前の想定も強化することによって、その仮説に照らして結果を検証することを可能にする。本取組が実際にどのような全国学調の作問につながったかは秘匿の関係上明らかにはできないが、PDCA サイクルの習慣化（学習科学で言う「思考習慣（thinking practices）」）が、よりよい作問や結果分析を志向し続ける支
えになることは想像に難くない。
成果の三つ目は、こうしたサイクルが一問単位の改善だけではなく、作問や結果分析全体の指針・枠組みの検討・提案につながる可能性を示したことである。表 3-2-2 や表 3-2-3 に示したように、枠組みに使える候補は既に各教科で検討されている。今回の取組で、その有用性を児童生徒の認知過程と結び付ける形で作問・結果分析関係者が認識できるようになったことで、今後新しい指針や枠組みを作る際に、それを「どう作ればよいか」という視点を獲得できた可能性がある。またそこには、一連のワークショップにおいて繰り、、、
返し教科間の協働を繰り返したことも貢献したと推察できる。なぜなら、各自が互いの教科について詳しく、、、、ないことでかえって児童生徒の視点を取りやすく、また平易な説明を心掛けられたからである。さらに教科の違いにもかかわらず見えてくる児童生徒の問題の解き方やつまずき方の共通性は、その普遍的な認知過程の特徴をも示唆するためである。
成果の四つ目は、IRT や CBT といった新規な要素に対して、抵抗感を抱くことなく、逆に過度に絶対視することもなく、その強みを理解しながら有効に活用するための視点を提供できたことである。例えば、作問や結果分析の精緻な仮説を設定できれば、IRT の各種情報をより主体的に活用できる。また、問題解決過程を精緻に制御し、記録を取って評価するという視点が取れれば、CBT の強みを一層生かすことができる。こうした視点が新規要素も有効に取り入れた学力アセスメントの持続的な変革を可能にする。
以上の内容面での成果に加え、取組を進める体制面でも成果が見られた。すなわち、学習科学研究者である報告者らだけが３年間続けて年間の全体計画や各ワークショップの企画・実践を担うのではなく、全体計
画や実践を全国学調業務の当事者へと徐々に引き渡していくことができた。PDCA サイクルを回す、ある
いは既に回していたサイクルの質を変えるのは、当事者である。それゆえ、こうした最初の企画者の「脱中心化（decentralization）」による「中心の分散」は、研究を研究として閉じたものとして終わらせるのではなく、社会実装していく上で重要な点となる。
以上の成果を図 3-1-4 に照らして、いかなる学問領域横断的な融合を成し得たかの観点から、図 3-5-3 に図式化した。図 3-1-4 では、教科教育等の学問領域における教科の本質からの問題づくり、学校現場に根差した実践的な学問領域における学習過程からの児童生徒の実態把握、及び調査・テスト設計分析を専門とする学問領域からの数量的な側面での能力把握をいかに融合して学びの科学の実現を支援するかが課題だと整理した。本取組をここに結び付けると、教科の本質からの作問は学習指導要領に基づく資質・能力目標の問題への具体化、学習過程からの実態把握は児童生徒の視点に立った問題解決過程のシミュレーションと思考発話等のプロセスデータによる検証、及び調査結果からの量的把握は CTT や IRT の各種情報提供によって、作問・結果分析の PDCA サイクルを回すことに貢献したと考えられる（図 3-5-3）。また、このサ
イクルを回すこと自体がこうした強みを各領域から引き出すことにもつながった、

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図 3-5-3 本取組の学問領域横断的融合に関する成果
以上の成果に対して、最後に二つ課題を挙げる。
一つ目は、児童生徒の解決プロセスの多様性についてである。本取組では、「正答に至る場合でも誤答に至る場合でもその背後には多様で複雑なプロセスがあり、それを実際の児童生徒の解決言動から把握することが必要」との認識を共有してきた。これは、「ある単元での教師の指導が不足しているから、児童生徒がこの問題を解けない」といった短絡的な発想や、それと呼応するかのような「正答へと向かうプロセスは一つだけであり、誤答に至る場合はその途中のどこかでつまずいている」といった単純な認識とは十分に異なる発想と言えよう。しかし、学校現場で児童生徒が見せる実際の反応は、ここで想定するよりも、さらに多様である可能性が大きい。それは、あらかじめ解答類型でカバーできないほどに多様であろう。それゆえ、教育現場が全国学調関連で発信される情報を受け止めた上で、自身の自治体、学校や教室でその多様なプロセスを把握できるように、さらには児童生徒が考えるプロセスやわかったりつまずいたりするプロセ
ス自体に関心を持つことができるようにエンパワーしていく必要がある。
二つ目は、上記とも関連するが、今回のような取組を背景として様々に変更されたポイントをどう発信していくかである。例えば、（今後の IRT 導入の布石となるような）古典的テスト理論（CTT）による G-P 分
析図を全国説明会で解説したり、思考発話調査の結果も含めて報告書にそれらを活用した結果を凝縮した形で掲載したりすることは、既にその発信の第一歩だと言える。また、国の全国学調を参照したような自治体の都道府県学調が実施され、中にはその出題内容に全国学調の問題がそのまま採用されているケースも見受けられる。
問題は、これらの統計的情報やその結果の解釈、あるいは問題というそれぞれ関連していないように見える断片的な要素の提供や教育現場による参照を超えて、その背後にある「全国学調で実現したいこと」をどう統一的に共有していくかである。それができれば、学力アセスメントの一手段としての全国学調を学校現場の指導改善や教育施策改善に一層つなげていくことができるだろう。そのために、平易に言えば、国から発信する凝縮したメッセージを現場が「解凍」して、各自で再現・検証し、オルタナティブな解釈があればそれを逆提案できるような世界をどう広げていくかである（現状の PBT の全国学調を使った範囲で、その可能性を示唆したのが本報告書第５部である）。
この二つの課題に CBT 及び IRT が貢献する可能性がある。

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第２節 3%7×非 ,57 との比較から見た &%7×,57 の可能性
本節では、本取組をより一般的な見地から意義付け直し、全国学調の学力アセスメントとしての可能性を見据えて、その観点から IRT を用いた CBT（本節では「CBT×IRT」と略す）について検討する。結論を先取りすれば、IRT を用いない PBT（本節では「PBT×非 IRT」と略す）から CBT×IRT への変更は、
作問・結果分析者側にも結果を受け取る教育現場にも大きな変更を強いることになるが、それを学習指導要
領の目標となっている資質・能力の育成度合いの評価の手段と位置付けることによって、より充実した学力
アセスメントを実現する可能性も持っている。それを本取組の内容と対応付けながら以下で検討する。
まず、本部で対象とした問題は、主に高難易度の問題であった。その中には識別力が高いものもあれば、低いものもあった。後者の「低識別力問題」の中には、古典的テスト理論の限界で、同じ年度に出題された他の問題群と違う特徴を持っていたために識別力が低くなったものもあったが、出題の仕方や問題文の問い方が複雑で他の問題に正答する児童生徒でも誤答するようなものもあった。これらの問題と児童生徒の解決過程・解答を様々な観点で検討することによって、何が問い方の課題なのか、何が問い方の課題をクリアしたとしても残る児童生徒側の課題（つまずき）なのかを丹念に検討していった。その検討の際、有効だ
ったのは、学習指導要領で目標とされている資質・能力が各教科の各単元の各問題においてどのような児童生徒の過程で発揮されるのかという仮説と検証であった。つまり、これらの作業は、全国学調を媒介としながら、学習指導要領の目標が児童生徒の認知過程としてどう立ち現れるかを具体化する意義を持っていた（その際、高難易度問題は、児童生徒にまだ実現できていない教育目標を具体化するのに有効だった）。
このような作業には、全国学調の「問題」を通して学習指導要領の目標を学習評価の観点から具体化するという意義を超えて、児童生徒に期待したい「学習過程」そのものを具体化する意義がある。特に、こうした作業過程―すなわち、問題を解いてみて出題意図を想定し、実際の児童生徒の解答や解決過程を踏まえて、出題意図の実現度合いを検証して、児童生徒の成果や課題を把握する過程―を学校現場にも共有し、自律的に行えるよう支援できれば、日々の「主体的・対話的で深い学び」などの学習過程と関係付けながら、その成果を検証しやすくなることにもつながる。加えて、この調査を CBT で行うことによって、作問・分
析関係者から口々に問題のデザインや分析、結果の解釈の精緻化の必要性が訴えられたように、それが全国学調における問題解決過程、そしてそれにつながる日々の学習過程の明確化を促す可能性がある。
以上は、一般に「証拠に基づく教育実践（Evidence-Based Practice）」と呼ばれるようなサイクル（図 31-3 参照）にのみ有効であるように思われるかもしれない。しかし、本部の冒頭に「国レベルでは学習指導
要領の理念に従って、教育と評価を支える学習指導要領解説や評価規準が作成され、学校での教育実践を全
国学調で検証し、その調査結果と改善提案を教育現場と共有することで、学習指導要領のより十全な実現を図る」と記したように、教育政策においても、学習指導要領改訂の効果を全国学調で捉えたいのだとすれ
ば、教育政策の効果検証そのものにも直結していくような作業となってくる。
問題は、教育施策の効果検証においては、EBP で対象とするような一問一問の検証、あるいは単元単位の検証を超えて、教科ごとの「総合点」で検証が行われる点である。例えば、社会経済的背景（SES：socio、、、、、、、、、
economic status）の不利さにかかわらず、教育施策で支援した日々の学習指導がどんな児童生徒にも有効に機能しているかを知りたいとき、今の SES の分析では、各教科の各単元での SES の効き方まではわからないため、どうしても「教科全般」の正答率で結果を分析せざるを得ない。IRT はこうした効果検証を可能にすることに貢献するが、問題は、各教科もしくは教科内の各領域で IRT の「能力値」が公表・フィー
ドバックされるようになると、果たしてこのいわゆる従来の感覚で言う「総合点」は何を意味しているのか、それをどう使えば現場の指導改善の目的も実現できるのか、である。特に IRT の要請上、これまで全公開されていた問題の一部が秘匿されることになる可能性がある。問題がわからないのに「能力値」だけ返

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ってきたときに現場はその結果をどう指導改善に活用できるのだろうか。教育施策の効果検証に役立てるという目的と、指導改善の目的とをトレードオフの関係に陥らせない工夫が必要だろう。
第２部で既にこれまでの全国学調の結果が（IRT をベースにしていなかったにもかかわらず）教科ごとに「一次元性」を持つこと、それが小学校から中学校にかけて教科内である程度の領域に分かれてくること、しかもその領域が作問・結果分析関係者の設定におおむね対応することが見えてきている。加えて、第４部では、これまでの全国学調の強みを生かしながら IRT をいかに導入するかの工夫が具体的に提案されている。後は、こうした IRT ベースの改変が現場の指導改善をより充実させる方途が必要である。具体的には、学習指導要領における資質・能力目標→日々の主体的・対話的で深い学びなどの学習過程→全国学調
等のアセスメントで反映される問題解決過程→IRT の領域ごとの能力値といったシークエンスを全関係者が理解し、公表される問題を例に、その問題群で評価されている問題解決過程、さらにはそこに反映される
学習過程を推察しながら、丹念に指導改善につなげていくサイクルの支援である。これは相当に困難な課題
だが、CBT×IRT を契機として、国の作問・結果分析者だけでなく、全ての自治体・学校関係者や研究者がそれぞれ自らエージェントとして PDCA サイクルを回していくことができれば、不可能ではない課題である。
なお、本取組にご関心を持たれた方には、一連のワークショップで利用したワークシート等を可能な範囲で提供する。本研究所の問い合わせ窓口 info@nier.go.jp にまで連絡されたい。
（白水 始・齊藤 萌木）【引用文献】
Chi, M. T. H. (1997). Quantifying qualitative analyses of verbal data: A practical guide. The Journal of

the Learning Sciences, 6 (3), 271-315.

Ericsson, K. A., & Simon, H. A. (1980). Verbal reports as data. Psychological Review, 87 (3), 215–251.

Gergen, K. J. (1999). An invitation to social construction. London: Sage Publications. (東村知子訳 (2004)『あなたへの社会構成主義』ナカニシヤ出版)
Gergen, K. J. & Gill, S. R. (2020). Beyond the tyranny of testing: Relational evaluation in education. New
York: Oxford University Press. (東村知子・鮫島輝美訳 (2023)『何のためのテスト？：評価で変わる学校と学び』ナカニシヤ出版)
益川弘如・白水始・齊藤萌木・飯窪真也・天野拓也 (2021).「積極的読み」を引き出す CBT 読解問題の開発－東京大学入学試験の国語問題を活用して－. 日本テスト学会誌, 17 (1), 25-44.
Miyake, N. (1986). Constructive interaction and the iterative process of understanding. Cognitive

Science, 10 (2), 151-177.

Nisbett, R. E. & Wilson, T. D. (1977). Telling more than we can know: Verbal reports on mental processes.

Psychological Review, 84 (3), 231-259.
安野史子編著 (2023). 先生のための CBT 問題事例＆作成ガイドブック―高等学校数学・理科. 学事出版.
安野史子・西村圭一・根上生也・祖慶良謙・高橋広明・浪川幸彦・伊藤仁一・三宅正武 (2018). 動的オブジ
ェクトを有する CBT 数学問題の開発. 日本数学教育学会誌, 100, 2-14.

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第４部 ,57 を活用した学力調査の在り方について

第１章 調査目的と測定内容
第２章 調査方法と問題バンクの在り方
第３章 テスト理論から見た結果分析の枠組みについて
第４章 測定技術から見た作問の枠組みについて




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第１章 調査の目的と測定内容

全国学力・学習状況調査の目的：「指導改善」と「政策の効果の検証」
主な測定内容：公開問題の正答率、解答類型別児童生徒割合
問題フォーム間で等化された得点、調査年度間で等化された得点
プロジェクト研究「学力アセスメントの在り方に関する調査研究」において、測定技術班は、その役割である「問題バンクの構築・運用の在り方」、項目反応理論（IRT）の視点を加えた「結果分析の枠組み」、「作問の枠組み」を検討するために、全国学力・学習状況調査（以下、全国学調と略す）の目的、同調査のコンピュータ使用型調査（CBT）への移行とそれに伴う IRT の導入という条件の下で、どのような測定
内容（測定値）が必要になるのかを整理した。
全国学調の目的は、次のとおりである。


義務教育の機会均等とその水準の維持向上の観点から、全国的な児童生徒の学力や学習状況を把握・分析し、教育施策の成果と課題を検証し、その改善を図るとともに、学校における児童生徒への教育指導の充実や学習状況の改善等に役立てる。さらに、そのような取組を通じて、教育に関する継続的な検証改善サイクルを確立する。
（国立教育政策研究所 2021: 2）
この章では、この調査の目的を「指指導改善」と「政政策の効果の検証」の二つに分け、それぞれに必要とされる測定内容を明らかにする。次章で説明するが、現状の全国学調は、調査対象となる学年の児童生徒全員が毎年受検する「本体調査」と、対象者から抽出で受検者を決め、約３年に１度行われている「経年変化分析調査」（経年変化を見るための補足的な調査）とがあり、両調査を通して、二つの目的を担っている。なお、測定技術班においては、学力の「測定」という点に焦点を絞っているため、全国学調の「測定」に関わらない部分については議論していない。また、本研究で検討された成果の一部は、文部科学省の「全国的な学力調査に関する専門家会議」等における検討のため、文部科学省に資料として提供されて
いる。

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第１節 指導改善
全国学調を通して行われる「指導改善」については、「教員の指導内容の改善」に関する側面と「児童生徒の学力の把握」に関する側面の二つに分けて検討する。
教員の指導内容の改善
これまでの全国学調、特に対象となる児童生徒全員が参加する「本体調査」では、全員が同じ調査問題
公開問題と解説資料、報告書、授業
冊子に解答し、そこで使われた全ての問題が調査後に公開され、この公アイディア例等を通して、教育現場に学習指導要領の理念等を具体的に提示することが行われてきた。この解説には、各調査問題の正正答率（問題への正答、準正答の割合）や解解答類型別児童生徒割合（解答の内容で分類した生徒の割合）が利用されてきた。CBT への移行や IRT の導入後も、これらの値は解説の中で必要な情報である。
公開問題を通した指導改善にとって、必ずしも児童生徒の得点（調査問題に何問正解したか）等に関する情報は必要でないが、「指導改善」を通して児童生徒の学力が上昇したのかどうかを測るためには、別非の年度と共通する調査問題（IRT を用いれば、必ずしも全ての問題を共通にする必要はない）、つまりの非公開問題を使って、IRTを用いた「調調査年度間の得点の等化」を行い、経年比較を行う必要がある。
「本体
調査」の補足として行われている「経年比較分析調査」は、この経年比較を行ってきた。
このほか、現在の全国学調では、学習状況に関する質問紙調査（調査問題のような正誤がない質問）を
選択肢別児童生徒割合を求めるだけでなく、質質問項目と児童生徒の平均正答率行っており、各質問項目の選との関係を見ることで、指導改善に向けた知見等を調べている。現状では、同じ学年の児童生徒は同じ調査問題を解いているため、平均正答率を使って質問項目との相関を計算できるが、CBT 移行に伴って複数の問題フォーム（紙媒体での問題冊子に相当し、問題フォームが異なれば、含まれる調査問題も異なる）
問題フォーム間の得点の等化」を行う必要が生じる。
を使うようになると、IRT を用いて「問CBT 移行は、指導改善にこれまでにない要素をもたらす可能性がある。CBT に活用するシステム次第ではあるが、例えば、紙媒体の問題冊子では不可能であった、各問題の解答時間や解答のための操作回数
ログデータと呼ぶ）、これらの分布や得点との関係から今ま（画面のクリック等）を記録し（この記録をロ
でにはわからなかった指導上の改善案が見つかるかもしれない。
児童生徒の学力の把握
「個々の児童生徒の学力」は、学校での日々の授業における見取りやテストで把握した方が、限られた時間で行う全国学調よりも詳細で正確な把握が可能である。しかし、個々の児童生徒が日本全体の分布の日本全体中でどこに位置しているのか、それを通して指導の良し悪しを教員が振り返るという意味では、日の児童生徒に比較可能な得点を付すことには意味がある。現状の全国学調の「本体調査」では、同じ学年の児童生徒は同じ調査問題を解いているため、個々の児童生徒の正答数や正答率を児童生徒間や全国平均との間で比較することが可能である。だが、CBT 移行に伴って複数の問題フォームを使うようになると、それぞれの問題フォームで使用されている調査問題が異なるため、正答数や正答率を使った比較ができな
問題フォーム間の得点の等化」が必要となる。
くなる。そこで、比較可能な得点を得るために、「問
なお、全国学調の「本体調査」では、個々の児童生徒が個々の問題を解けているかどうかを、つまり各問題に対する個々の児童生徒の正答、誤答の情報を児童生徒本人や学級単位でフィードバックしてきた。
全国学調の調査問題は、学習指導要領の理念を特に具現化したテーマ性のあるものとなっており、学級の児童生徒全員が同じ問題を解いているため、児童生徒の課題を担当教員が把握しやすくなっていた。これ
に対して、「経年比較分析調査」は受検する児童生徒も限られ、問題も非公開であるため、フィードバッ
クは行われてこなかった。今後の全国学調ではCBT移行に伴って複数の問題フォームを使うようになるた
め、児童生徒にどのような情報がフィードバック可能であるのか、検討する必要がある。

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第２節 政策の効果の検証
全国学調を「政策の効果の検証」のために用いるには、各教科の「網羅的な能力の測定」、日本の児童生
徒全体（調査の母集団である小学６年生と中学３年生）に関する「母集団特性の把握」、その母集団特性の「経年変化の把握」、母集団に対する下位集団である「各自治体、各学校レベルの平均得点の把握」、質
問紙調査を通した「能力に影響を与える要因の把握」が含まれる。これらと共に、結果の公表や各自治体、各学校へのフィードバックについても検討する。
網羅的な能力の測定
児童生徒の各教科の能力を測定する際、調査問題の内容が特定の分野に偏らないよう、幅広く網羅的に出題するべきであるが、問題数が増えると調査の時間が長くなり、児童生徒や学校の負担が増大する。そ複数の問題フォームを使って様々な問題を出題する方法がこで、同一の問題フォームを使うのではなく、複有効である。
複数の問題フォームを使う際、それぞれの問題フォームがまったく別の問題からなる場合は問題フォー
ムの異なる児童生徒の得点を比較できないが、各問題フォームに一部共通の問題を含めれば、IRT を使っ問題フォーム間の得点の等化」を行うことができ、問題フォームの異なる児童生徒の得点が比較可能て「問になる。
IRT による「問題フォーム間の得点の等化」を簡単に説明すると、次のように図示できる（□は一つの問題を示している）。

図 4-1-1 問題フォーム間の尺度調整
図 4-1-1 の上部で示したように、受検者 A がフォーム 1 に解答し、10 問中 6 問に正答し、受検者 B がフォーム 2 に解答し、10 問中 4 問に正答した場合、使われている問題が異なるため、受検者の能力を正答数や正答率で比較することはできない。また、フォーム 1 とフォーム 2 に解答した受検者集団が異なれば、問題への正答率でその難易度を比較することもできない（フォームが違えば、どちらの問題が難しいのか、簡単なのか判断することもできない）。そこで、図 4-1-1 の下部のように、二つのフォームに共通して使われている問題（数字が書かれた四つの□）を同じ難易度と見なし、二つのフォームで使われている全ての問題を比較可能な尺度上に配置する（正答率ではない、難易度を表す値をつける）ことができれば、受検者 A と受検者 B の能力も同じ尺度上に配置する（正答率ではない、能力を表す値をつける）ことで比較可能なものにすることができる。IRT を使えば、このような尺度の調整を行うことでき、「問題フォーム間の得点の等化」が可能になる。

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16:29:11母
母集団特性の把握
これまでの全国学調では、その目標にある「全国的な児童生徒の学力」を正答数の分布（「何問正答した
児童生徒が何割いるのか」を表す正答数別児童生徒割合）を用いて表してきたが、複数の問題フォームを使うようになると、問題フォームの異なる児童生徒の正答数を直接比較することはできなくなる。そこで、
IRT を用いて「問題フォーム間の得点の等化」を行い、この得点を用いて母集団の特性を把握する必要がある。
等化された得点からは、ヒストグラム（一定の間隔で得点を区切り、各間隔に含まれる児童生徒の割合
母集団の平均得点や標準偏差（得点の分布を表す指標）をより適切
をグラフにしたもの）を作成したり、母に推定したりすることができる。
経経年変化の把握
一つの調査年度の母集団特性（平均得点や標準偏差）を見るだけでは、政策の効果を検証することができない。検証のためには、政策を行う前後での経経年変化、つまり母集団特性がどのように変わっているのかを見なければならない。
現在の全国学調の「本体調査」では、全ての問題が調査後に公開されているが、経年変化を把握するに非公開問題を次の調
は、「経年変化分析調査」のように調査問題の一部を非公開問題とする必要がある。非査で出題し、これを調査間の共通問題（リンク問題）とすれば、図4-1-1で示したように、二つの調査に参加した受検者を同じ尺度上に配置し、比較可能な得点をつけることができる。このように IRT を用いた
調査年度間の得点の等化」を行うことで、それぞれの調査の得点、つまり受検者の得点分布を図4-1-2の「調
ように比較することができる。
それぞれ調査の受検者の得点分布（得点ごとの人数）を平均得点で代表させ、二つの調査の違いを平均得点の差として比較することで、調査年度間の経年変化を見ることができる。平均得点の経年変化を見れ
ば、母集団として定義された「日本の小学６年生」もしくは「日本の中学３年生」の学力が上がっているのか、下がっているのかを判断することが可能になる。

図 4-1-2 調査年度間の得点の比較各各自治体、各学校レベルの平均得点の把握
これまでの全国学調では、全国の児童生徒の特性だけでなく、各自治体（都道府県レベル）や各学校レベルで児童生徒の特性（正答数や平均正答率）の把握を行い、その結果を各自治体や各学校にフィードバ
ックしてきた。IRT による得点が推定されるようになると、各各自治体、各学校レベルでの児童生徒の平均
得点や標準偏差を一定の精度でより適切に推定できるだけでなく、前回調査との共通問題を使って「調調査10517511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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年度間の得点の等化」を行い、各各自治体、各学校レベルでの経年変化の把握も可能になる。そしてこれらの結果から、各自治体、各学校の現状がわかるだけでなく、そこで行われている取組の評価も可能になる。
なお、CBT を行う際の通信環境の制約から、現在の全国学調における同一日、同一時刻に一斉実施を改め、調査を複数日に実施することが求められる。その際、複数日での実施に伴う問題漏えいのリスク（漏えいによって自治体や学校レベルでの平均得点や標準偏差がゆがめられる可能性がある）に対して、複数の問題フォームを使うことは有効な対策となりうる（第 4章の「
（3）問題フォームの配信方法」も参照）。
問題フォーム間の得点の等化」を行う必要がある。
この場合も、先述のとおり IRT を用いて「問能力に影響を与える要因の把握
全国学調では、先述のように学習状況に関する質問紙調査を行っており、質
質問項目と児童生徒の得点との関係（相関）を見ることによって、能能力に影響を与える要因を把握することが可能になる。CBT 移行に伴って複数の問題フォーム（調査問題が全て同一ではない）を使うようになると、IRT による「問題フォーム間の得点の等化」を行う必要が生じるが、この等化された得点を使えば、様々な要因（児童生徒の質
問項目だけでなく、学校や地域等の情報も含む）との関係性を調べることも容易になる。

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第２章 調査方法と問題バンクの在り方
調査方法：
調査の「二本柱」として「悉皆調査」と「経年調査」を用いる
問題バンクの在り方：「調査間の得点の等化」をどうするかで、問題バンクの在り方が決まる
全国学力・学習状況調査（以下、全国学調と略す）では、小学 6 年と中学 3 年の児童生徒全員に対し、原則として毎年、同一日、同時刻に一斉に調査を実施してきた。この全数調査では、学校段階ごとに同一の調査問題冊子（紙媒体での呼び方、CBT の「問題フォーム」を指す）が使用され、使われた調査問題は全て公開されてきた。また、この全数調査を「本体調査」とし、それを補完するものとして、全国から抽出した児童生徒の標本をもとに、学力の経年変化を把握する「経年変化分析調査」も行われてきた。この標本調査では、IRT（項目反応理論）を採用し、3 年に一度、前回調査との共通問題（リンク問題と呼ばれる）を利用して「調査年度間の得点の等化」が行われてきた。
文部科学省では「全国的な学力調査に関する専門家会議」を設置し、その中で、これまで行われてきた
二つの調査、すなわち毎年行われる「本体調査」（以下、「悉皆調査」と呼ぶ）と、それを補完し、数年ごとに行われる「経年変化分析調査」（以下、「経年調査」と呼ぶ）を国が実施すべき主要な学力調査の「二本柱」として位置づけ直し、整理するすことが提言された（全国的な学力調査のCBT化検討ワーキンググ
ループ 2021）。
プロジェクト研究「学力アセスメントの在り方に関する調査研究」の測定技術班では、文部科学省の「全国的な学力調査に関する専門家会議」と、その下で設置された「全国的な学力調査のCBT化検討ワー
悉皆調査」と「経年調査」の関係性、問題バンク（調査問題の利
キンググループ」の議論に基づいて、「悉用・管理）の在り方を検討した。本章では、前章で議論した目的と測定内容に沿った複数の案を紹介する。
現状での実現可能性や今後の全国学調の発展性も考慮し、それぞれに長所と短所を付して提示する。目的のどこに比重を置くか、問題バンクに蓄えられた問題がどの程度あるのかによって、どの案を選択するべ
きかが決まってくるため、測定班としては案の優劣は示さず、選択肢としてそれぞれを例示することとした。
本章では、まず検討のための前提条件を整理し、現状の全国学力・学習状況調査がどのようなものなのかを明らかにする。そして現状を踏まえた上で、将来実施可能な調査方法や段階的な移行に関する方法を
検討する。

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第１節 検討のための前提条件
調査は、調査目的や調査内容、様々な現実的制約に即してその方法を決めていく必要がある。測定技術
班では、議論をわかりやすく単純にするため、以下の七つの点について条件を固定し、調査方法と問題バ
ンクの在り方を検討した。これらの条件は変更可能であるが、その場合はそれぞれの案の一部を変える必要が生じる。
調査の実施間隔
「悉皆調査」は全数調査として毎年実施、「経年調査」は標本調査として 3 年ごとに実施する。
調査の実施時間
いずれの調査も１科目１コマで行い、調査問題への解答時間は、「悉皆調査」では小学校 45 分、中学校
50 分、「経年調査」では、小学校 40 分、中学校 45 分とする。この実施時間は現行の全国学力・学習状況調査と同じである。
調査の内容（教科）
「悉皆調査」では、児童生徒全員が国語、算数・数学（理科、英語が加わる場合も）を受検し、調査問題を解いた後に学習状況等に関する「質問調査（CBT 化されるため質問紙調査ではなく質問調査と呼ぶ）」を受ける。
「経年調査」では、抽出された児童生徒が小学校であれば国語、算数、中学校であれば国語、数学、英語のいずれか 1 科目を受検する。
調査モード
悉皆調査、経年調査ともに CBT（コンピュータ使用型調査）に移行する。この CBT 移行に伴って、悉
皆調査であっても同一日、同一時刻に一斉実施ができず、学校ごとに調査日や調査時刻が異なる。
調査問題セットの組み方、問題数
悉皆調査は、CBT移行に伴い、複数の問題フォーム（CBTでの呼び方、紙媒体での問題冊子に相当）を問題フォーム間の得点の等化」
用いる。各問題フォームに一部共通の問題を含めることで、IRT を使って「問を行い、問題フォームが異なる児童生徒の得点でも比較できるようにする。なお、同じ学校は同じ種類のフォームとするか、それとも複数のフォームを用いることにするのかは、第 4 章第 3 節「問題フォームの配信方法」で議論する。
経年調査については、CBT 移行後も、これまでと同様、複数の調査問題フォームを用いる。経年調査の国語と算数・数学では、以前から「釣合い型不完備ブロック計画」（第 4 章の「（2）問題フォームの組み方」を参照）に基づく 13 種類の問題冊子（紙媒体での呼び方、CBT での問題フォームに相当）を使ってきた。この冊子の組み方は、全問題を 13の問題群（問題クラスター）に分け、そこから四つの問題群を使って一つの問題冊子を組むという方法であり、「13÷4＝3.25」冊子分の調査問題が全体として使用される問題冊子間の得ことになる。各問題冊子は、お互いに一部共通する問題が含まれており、IRT を用いた「問点の等化」が行われるとともに、前回調査との共通問題（リンク問題）を使用することで、IRT を用いた
「調
調査年度間の得点の等化」も行われている。
問題バンクの定義
問題バンクとは、「問題の情報が蓄積されている」状態を指し、「問題の情報」には、問題文、選択肢、
採点基準といった問題の内容に関わるものや、出題年度、受検者の学年といった調査に関する情報、正答率、点双列相関、IRT による項目パラメータといった問題の特徴を表す値等が含まれる。広義の問題バン

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クには、公開問題であっても記録としてそこに保存されていると見なせるが、本稿では問題バンクを「今後使用できる問題が蓄積されている」状態と考える。測定技術班が提案する案では、公開問題は問題バン
クから除かれ、今後使用することはないものとする。つまり、全ての問題が公開されている場合は、「問
題バンクが存在しない」と考える。また、「悉皆調査」と「経年調査」で、両方で出題される問題がある
場合は「問題バンクが一つ」、両方で出題される問題がなく、別々に問題が蓄積されている場合は「問題バンクが二つ」あると考える。
準拠集団の定義
経年調査や悉皆調査において、複数の実施回をまたいで比較可能な尺度で測られる得点を算出しようとする場合、ある特定の実施回の受検者集団を「基準となる集団」として、他の実施回における受検者の得点は、全てこの「基準となる集団」の能力分布上の尺度で表すという手続が必要となる。たとえば、ある年に実施された悉皆調査と、その次の年に実施された悉皆調査の得点が相互に比較可能となるようにする
場合（すなわち、ある年の悉皆調査の得点尺度と次の年の得点尺度が等化された場合）、次の年の受検者の得点は全て、ある年の悉皆調査の受検者という「基準となる集団」における得点尺度に合わせて変換される。この「基準となる集団」は「準拠集団」と呼ばれる。複数のテストの尺度を等化する場合、どの準拠集団に等化するのかについて、調査設計をする段階で検討しておく必要がある。

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第２節 現状
現在行われている全国学力・学習状況調査の調査方法と問題バンクの在り方を図 4-2-1 に示す。本調査は「悉皆調査」、経年変化分析調査は「経年調査」とし、左から右に時間が経過しており、本調査 4 回分＝4
年間を表している。

新規問題

公開問題

新規問題

公開問題

悉皆調査

悉皆調査

公開問題

悉皆調査

経年調査

新規問題

新規問題

リンク問題

公開問題

新規問題

公開問題

悉皆調査

経年調査

新規問題

公開問題

図 4-2-1 現状の悉皆調査と経年調査
現現状の悉皆調査と経年調査の関係性
両調査の関係性については、経年調査が悉皆調査の補完調査とされており、令和 3 年度調査では、後述
する共通受検者計画が実際に実行され、両調査の結果を結び付けた分析も試みられた（東北大学2023）。
現現状の問題バンクの在り方悉皆調査は、調査が行われるたびに調査問題が全て公開され、次の調査では新規に全ての問題が作り直される（図の「悉皆調査」の「新規問題」、「公開問題」の矢印はこれを意味している）。問題バンクは存在せず（問題が蓄積されることがなく）、年度ごとの調査に共通する問題がないため、調査年度間で得点を比較することはできない。
経年調査については、前回調査で使用された問題を非公開問題として蓄積し、調査を結びつけるリンク
問題（共通問題）として出題することで（図の「リンク問題」の矢印はこれを意味している）、IRT を用い
調査年度間の得点の等化」が行われている。つまり、問題バンクは経年調査にのみ存在する。
た「調





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第３節 悉皆調査と経年調査のひもづけ（共通受検者による等化）
ここでは、悉皆調査と経年調査の結果を等化し、比較可能にする案を検討する。この等化には、両調査に参加した「共通受検者」を用いて行う方法と、両調査に「共通問題」を設けて行う方法が考えられるが、現状との変更点が少ない「共通受検者による等化」を行う案を検討する。
共共通受検者による結果の比較
悉皆調査と経年調査は同じ学年（小学 6 年生と中学 3 年生）、同じ母集団（日本全国の児童生徒）を対象にしており、経年調査を受けた児童生徒は、悉皆調査も受けている。そこで、両調査を受けた児童生徒の能力は両調査において同じであると考え、この「共通受検者」の得点がどちらの調査でも同じになるよう、一方の調査の得点をもう一方と一致するように変換する方法が「共通受検者による等化」である。そこで使用する問題は両調査で違うものとするが、「共通受検者」を使って両調査を比較する案を図 4-2-3 に示す。
左から右に時間が経過し、本調査 4 回分＝4 年間を表している。

新規問題

公開問題

新規問題

公開問題

悉皆調査

悉皆調査

新規問題

公開問題

悉皆調査

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悉皆調査

共通受検者

共通受検者

経年調査

問題の検証

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経年調査

未使用

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図 4-2-3 「共通受検者による比較」案の悉皆調査と経年調査①「共通受検者による比較」案での悉皆調査と経年調査の関係性
悉皆調査で「指導改善」（公開問題の利用）、「政策の効果の検証」の両「共通受検者による比較」案は、悉目的を担い、経年調査は現状とほぼ同じで「政策の効果の検証」を行う。ただし、「共通受検者」を通して、調査結果を比較する。児童生徒の解答には答案番号がついており、これを用いて悉皆調査と経年調査の共通受検者を特定し、一方の調査の点数がもう一方でどのくらいの点数になるのか対応させたり、IRTの等化方法に基づけば、一方の点数をもう一方の点数に変換したりすることもできる。
②「共通受検者による比較」案での問題バンクの在り方
悉皆調査と経年調査の問題は別々に作成され、問題バンクも二つ存在する。悉皆調査、経年調査ともに一部の問題を公開するが、残りは経年比較用のリンク問題として非公開とされ、それぞれの問題バンクに別々に蓄積される。
「共通受検者」を通して得点の等化を行った場合、問題バンクに蓄積される調査問題の情報には、等化後のものが使用される（等化前の情報を残しておくこともできる）。
③「共通受検者による比較」案での等化と準拠集団
経年調査の悉皆調査と経年調査の得点を「共通受検者」を使って等化する場合、この等化を行う以前の経

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いずれかの時点を「準拠集団」と設定し、この時点における平均（500 点や 50 点といった任意の値）と標準偏差（100 点や 10 点といった任意の値）を基準として、悉皆調査やその後の経年調査の得点をそれに合わせて変換する（悉皆調査と経年調査を初めて等化する際に「準拠集団」を設定することも可能である）。
「共通受検者」による「悉皆調査と経年調査の得点の等化」とともに、リンク問題（調査間の共通問題）を使った IRT による「調査年度間の得点の等化」、複数の問題フォームを使うための IRT による「問題フォーム間の得点の等化」といった三つの等化が行われる。
「悉皆調査と経年調査の得点の等化」については、最初の等化は問題ないが、それ以降からは両調査の結果に相違が生じる可能性がある。
④「共通受検者による比較」案の長所「指導改善」と「政策の効果の検証」という目的を「悉皆調査」で担うことができ、変更点も両調査の「共通受検者による得点の等化」が加わるだけであり、比較的少ない変更で済む。悉皆調査と経年調査の調査問題を問題バンクに蓄えることができ、両調査の結果を 3 年に 1 度、比較することも可能で
両方で、調
ある。
⑤「共通受検者による比較」案の短所
現状よりも多くの問題が必要であり、また、悉
悉皆調査で前年度に使用した問題をリンク問題にすることの是非を検討する必要がある。そして、両調査の結果を最初に等化するときには問題ないが、22 回目の比較からは、経年調査の標本誤差を加味しても、それを超えるような大きな違いが生じる可能性がある。これを解決する方法については、次の案で説明するが、そもそも二つの調査で測定する能力が異なっていな
経年調査の IRT 分析を現状
いか検証する必要が生じる。このほか、悉皆調査と経年調査を等化するため、経よりも早くする必要がある。

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共
共通受検者による結果の等化
「共通受検者」による等化を続けていく際、悉皆調査と経年調査で結果が異ならないようにする一つの方法として、等化を行う際にどちらか一方に必ず合わせるという方法が考えられる。そこで、経年調査の結果に悉皆調査を合わせる案を図 4-2-4 に示す。左から右に時間が経過し、本調査 4 回分＝4 年間を表して
いる。

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悉皆調査

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共通受検者

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図 4-2-4 「共通受検者による等化」案の悉皆調査と経年調査①「共通受検者による等化」案での悉皆調査と経年調査の関係性「共通受検者による等化」案では、悉皆調査は「指導改善」（公開問題の利用）、「政策の効果の検証」の
経年調査は「国レベルの経年変化」を測両目的を担い、経年調査は「政策の効果の検証」を担うが、特に経定するものと位置づけ、3 年ごとに「「共通受検者」を通して両調査を等化する際、悉皆調査の結果を経年調査に合わせて変換する。悉皆調査における経年比較は、抽出調査であるがために経年調査では見ることが難しい「各自治体、各学校レベルの経年変化」を見ることを主目的とし、「国レベルの経年変化」については、経年調査が行われていない年度は悉皆調査の結果を、経年調査が行われている年度では経年調査の結果もしくはそれに等化した悉皆調査の結果を示す。
②「共通受検者による等化」案での問題バンクの在り方
悉皆調査と経年調査の問題は別々に作成され、問題バンクも二つ存在する。悉皆調査、経年調査ともに一部の問題を公開するが、残りは経年比較用のリンク問題として非公開とされ、それぞれの問題バンクに別々蓄積される。
「共通受検者」を通して得点の等化を行った際は、悉皆調査の調査問題の情報（項目パ
ラメータ、第 3 章第 4 節の「4-2 項目パラメータの推定」を参照））は、経年調査に合わせる形で変換されるが、この変換後（等化後）の情報は悉皆調査の問題バンクに蓄積される。
③「共通受検者による等化」案での等化と準拠集団
経年「共通受検者」を使って悉皆調査の得点を経年調査の得点に等化するため、この等化を行う以前の経調査のいずれかの時点を「準拠集団」と設定し、その時点における平均（500 点や 50 点といった任意の値）と標準偏差（100 点や 10 点といった任意の値）を基準として、得点の等化を行う。
「共通受検者」による「悉皆調査と経年調査の得点の等化」とともに、リンク問題（調査間の共通問題）を使った IRT による「調査年度間の得点の等化」、複数の問題フォームを使うための IRT による「問題フォーム間の得点の等

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化」といった三つの等化が行われる。悉
悉皆調査については、3 年ごとに「悉皆調査と経年調査の得点の等化」が行われる。前年度調査と共通する問題を使っていても、そのときは悉
悉皆調査の「調査年度間の得点の等化」は行わず、「共通受検者」を使って経年調査との等化が行われる。
④「共通受検者による等化」案の長所「指導改善」と「政策の効果の検証」という目的を「悉皆調査」で担うことができ、変更点も「共通受検者による得点の等化」が加わるだけであり、比較的少ない変更で済む。悉皆調査と経年調査の両方で、3 年に 1 度、悉皆調査の結果を経年調査の調査問題をそれぞれの問題バンクに別々に蓄えることができ、3結果に等化することで、両調査の結果に矛盾が生じないように修正することができる。このとき、二つの調査で測定している能力が一致するのかどうかも検証可能である。
経年調査が担う「経年変化の把握」という役割が、悉皆調査での「経年変化の把握」にも関わる案になっており、両調査の意義が明確な調査方法になっている。
⑤「共通受検者による等化」案の短所
現状よりも多くの問題が必要であり、また、悉
悉皆調査で前年度に使用した問題をリンク問題にすることの是非を検討する必要がある。そして「共通受検者による比較」案と同様、悉皆調査と経年調査を等化するため、経経年調査の IRT 分析を現状よりも早くする必要がある。
経年調査の実施時期について
「共通受検者」による「悉皆調査と経年調査の得点の等化」を行う場合、経年調査の実施時期によって調査結果に影響が出てくる。以下の二つの調査時期について、その長所と短所を整理する。
①悉皆調査の直後に行う場合
 悉皆調査を午前に行い、経年調査を午後に行う（現状の経年調査と同様、児童生徒は 1 科目のみ受検能力の変化が無視できるという長所がある。ただし、悉皆調査による疲疲する）場合、別の日に行うよりも能労によって、経年調査の問題全体に対する正答率が低くなる可能性がある。
②悉皆調査とは別の日に行う場合
悉皆調査を受けた日の前後で経年調査を行う場合、時期が離れるほど受検者の能力が変わってしまい、等化が不正確になる（等化の前提として、同じ受験者の能力は同じとみなしている「共通受検者」による等ため）可能性がある。ただし、受検者には悉
悉皆調査による疲労がなく、それが経年調査の結果に影響を与えないという長所がある。また、この方法ならば、経年調査で複数の科目を受けてもらうことも可能にな
る。





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第４節 将来可能な実施方法と調査方法の段階的移行
本章で説明した案を補足するものとして、IRT と CBT を組み合わせることで可能となるテストの実施方
法を取り上げる。また、本章で示した案について、それらを段階的に利用し、調査方法を移行させていく
ことについても説明する。
テストの実施方法について
紙媒体のテストでは行えなかったことも、IRT と CBT を組み合わせることで可能になっている。その例
として、ここでは「コンピュータ適応型テスト」と「LOFT」を取り上げる。いずれの方法も、問題バンクに多くの調査問題とその情報（項目パラメータ）が蓄積される必要があり、作問のコストを考えるとすぐには実現できないかもしれない。
①コンピュータ適応型テスト（Computer Adaptive Test）
児童生徒の解答状況（正答か、誤答か）に応じて、その児童生徒に適した調査問題が出題されるテスト方法であり、より少ない問題（時間）で、より精度の高い測定を行うことができる。問題に解答するたびに IRT に基づいて児童生徒の能力を推定し、能力に適した問題を出題する必要があるため、CBT でしか実現できない実施方法でもある。
「コンピュータ適応型テスト」では、各問題の解答者数が一定ではなく、解答者の能力も均一ではないため、問題の「正答率」がそのままでは意味をなさない（推定することは可能）。また、出題される問題
は、テストを受ける前に「項目パラメータ」（問題の困難度など）がわかっている必要がある。これらの理由で、全国学力・学習状況調査で用いるには、かなりの準備期間とコストが必要である。
②LOFT（Linear-on-the-fly Testing）「LOFT」は、テストの実施主体（自治体や教員の場合もあり得る）がテストの難易度、問題数、解答
時間といった条件を設定し、それに合わせて問題バンクから自動的に問題フォームを作り出す仕組みであり、同じ条件（例えば難易度）の問題フォームを複数用意することも可能になる。フォーム組みに際して、IRT に基づいてテストの難易度を推定する必要があり、「コンピュータ適応型テスト」と同様、テストを受ける前に「項目パラメータ」（問題の困難度など）がわかっている必要がある。
同じ条件の問題フォームであれば、IRT の得点を算出しなくても、児童生徒の「正答率」が比較できるというメリットもあり、調査結果の解釈が容易になるかもしれない。
調査方法の段階的移行について
悉皆調査と経年調査の関係性について、本プロジェクト研究の測定技術班では様々な案を取り上げ、検討を進めてきた。しかし、予算や問題バンクの問題量といった制約条件、調査に求められる目的などが将来変化することも考えられ、それらに応じて調査方法も段階的に変更していく必要が生じるかもしれない。
例えば、「共通受検者」を用いて悉皆調査と経年調査をひもづける方法を用いると決めたとしても、悉
皆調査のCBT移行が準備等の関係で経年調査の実施時期と一致させられないことも考えられる。両調査が同時に CBT 移行する場合の負担を考えると、別の時期にそれぞれで CBT 移行をする方が適切な場合もあり得る。このような段階的移行は、OECD が 2000 年から 3 年に一度行っている PISA 調査でも見られる。
PISA 調査で測られている科学的リテラシーの得点は、2006 年調査以降は経年比較可能とされているが、2000 年調査と 2003 年調査の結果は 2006 年調査と経年比較できないことになっている（読解力については
2000 年調査から、数学的リテラシーは 2003 年調査から経年比較可能となっている）。同じように、悉皆調
査と経年調査も、両調査の等化後にそれ以前の結果とは比較できないとするべきかもしれない。
また、調査の精度や妥当性を維持していくにあたっては、悉皆調査と経年調査が同時に行われる 3 年ぐ

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らいの期間や、学習指導要領が見直される 10年ぐらいの期間で調査方法の見直しや得点の等化の見直しを行っていくことが必要かもしれない。

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第３章 テスト理論から見た結果分析の枠組みについて
古典的テスト理論による分析：
解答類型別児童生徒割合、正答率、能力分布、点双列相関、質問項目の集計
項目反応理論による分析：
項目パラメータの推定 → 児童生徒の得点の算出 → 等化
プロジェクト研究「学力アセスメントの在り方に関する調査研究」の測定技術班では、全国学力・学習状況調査の結果分析の枠組みとして、第 1 章で検討した測定内容を得るために必要とされる分析プロセスを検討した。
まず、調査実施後の「データ処理の流れ」を図式化し、そこで使われる「データの種類」を整理する。
次に悉皆調査と経年調査における「調査の制約条件」を明らかにする。そして、「古典的テスト理論による分析」と「項目反応理論による分析」の内容とそこで行われるプロセスを検討する。最後に、悉皆調査
のみであるが「調査結果のフィードバック」についても議論する。実際の調査におけるこれらの処理や分析は、全て学校段階（小学 6 年、中学３年）ごとに独立して行われる。
測定技術班による結果分析の枠組みは、調査スケジュールや様々な制約を考慮しているため、テスト理論における最善の方策とはなっていない。また、ここでの議論は、得点の推定に特化し、測定技術という面に限定されたものである。

第１節 データ処理の流れ悉皆調査と経年調査において、調査の実施後から報告書の作成までのデータ処理の流れを図示する。これらは学校段階ごとに独立して行われる。図はCBT移行後にIRTを導入したものであり、経年調査は現状との違いが少ないため、そちらから説明する。太い矢印は、それぞれのプロセスで処理したデータを次のプロセスに渡していること、つまり処理したデータの流れを示している。細い矢印は、修正等の要請やデータに関する情報の受け渡しを意味している。灰色のプロセスは主に委託業者が行うもの、オレンジ色は文部科学省側で行うもの、青色は測定技術班の検討事項となっているものを示している。データ処理の流れの後で、データの種類についても解説する。なお、データ処理においては、ログデータの収集を経た分析も考えられるが、調査実施における技術的な環境も踏まえた検討が必要であるため、これに関する議論については本報告書に含めないこととする。
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

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16:29:33経
経年調査：約 〜 か月間
経年調査に関するデータ処理の流れを図4-3-1に示す。経年調査では、採点、単純集計、データクリーニ
ングの後、古典的テスト理論による分析（正答率や得点による分析）、項目反応理論による分析（項目パ
ラメータや得点の推定）を行い、その結果をもとに報告書執筆者による分析、報告書の作成が行われる。

調査の実施
サンプリング情報

データ回収

データチェック

質問データ

採点
類型データ

段階データ
正誤データ

単純集計

重み付け

データクリーニング
ウェイト情報古典的テスト理論

項目反応理論

分析、報告書の作成
図 4-3-1 経年調査のデータ処理
古典的テスト理論と項目反応理論の間で太い矢印がお互いに引かれているのは、古典的テスト理論による分析の後に項目反応理論による分析を行い、その結果を受けて分析から除外する調査問題を決めたり、
項目反応理論で求めた得点を使った古典的テスト理論による分析を行ったりすることを表している。なお、「共通受検者による等化」を行う場合は、悉皆調査に合わせて上記のプロセスを 3 か月程
第 2 章で示した「度で行う必要がある。それ以外の場合は、11 か月程度で行うことになる。

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悉悉皆調査：約  か月間
悉皆調査に関するデータ処理の流れを図4-3-2に示す。現在、悉皆調査では、調査の実施から結果公表ま項目反応理論による分でのプロセスを約 3 か月で行っており、CBT と項目反応理論の導入後であっても、項析は 1 か月程度で終える必要がある。経年調査と違い、データ量が多く（小学校だけでも100万人分）、作
業時間が少ないため、古典的テスト理論と項目反応理論による分析をほぼ同時進行で行う必要があり、そしてその中で報告書執筆者による分析と報告書の原案作成を進めるため、採点が完全に終わる前に暫定的な分析を始める必要がある。

調査の実施

データ回収

データチェック

単純集計（ 割）

採点

項目反応理論（暫定）古典的テスト理論（暫定）

類型データ

段階データ
質問データ

正誤データ

単純集計（全体）
データクリーニング（全体）分析、報告書の作成（暫定）項目反応理論
古典的テスト理論

分析、報告書の作成、フィードバック
図 4-3-2 悉皆調査のデータ処理デ
データの種類
CBT 移行後の全国学力・学習状況調査では、データクリーニングの前に、委託業者から次にあげる 6 種
類のデータを学校段階ごとに受け取ることを想定している（調査問題に関するデータはさらに教科ごとに

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別れている）。各データは表形式になっており、個々の児童生徒を「1 つの行」
、個々の調査問題・質問項
目等を「1 つの列」とし、セルの中に解答コードや回答コードなどの情報が入っている。データの列には、個々の児童生徒に対応した「答案番号」や「個人コード」もあり、これらを使ってデータ同士を結びつけることができる。
なお、複数フォームを使う場合でも、解答に関するデータは、問題フォーム毎に別のものとはせず、全問題フォームを結合し、フォームが異なっても同じ問題であれば、解答も同じ「1 つの列」とする。
①類型データ「類型データ」は、調査問題に対する児童生徒の解答を採点マニュアルに沿って類型化（コード化）したものであり、以下のコードが入力される。
⚫

無解答：
「0」

⚫

解答の類型：「1~」、「99：上記以外の解答」

⚫

非該当：
「77」
：その児童生徒に出題されていない⚫

未提示（未到達）：「88」：画面に表示されなかった問題（到達できなかった問題）「解答類型別児童生徒割合」を算出するのに使われる
このデータは、「指導改善」のために用いられる「（第 1 章の「（1）指導改善」を参照）。紙媒体の調査でもこのデータは用いられてきたが、CBT 移行に伴い、紙媒体の調査にはない二つのコードを追加する必要がある。
一つ目は「非該当」であり、これは複数のフォームを使った際、その問題がその児童生徒に出題されていないことを示している。
「非該当」については、古典的テスト理論と項目反応理論による分析から除外される。二つ目の「未提示（未到達）」は、その児童生徒に出題されているが、児童生徒がその問題まで到達できなかったため、画面に表示されず、児童生徒に提示されなかったことを意味している。
「未提示
（未到達）
」となるのはその問題の特性（難易度）とは関係がなく、出題順の影響を強く受けるため、測」は誤答にせず、分析から除外することを提案する。
定技術班としては、「未提示（未到達）②段階データ「段階データ」は、解答類型を誤答から準正答、正答といった段階に分類してコード化したものであり、以下のコードが入力される。
⚫

無解答：
「0」

⚫

誤答類型：
「1～n」
（類型がない場合は「1」
）

⚫

正答類型：
「n+1～9」（2 類型なら準正答「2」、正答「3」）⚫

非該当：欠損値⚫

提示（未到達）：欠損値

このデータは、特に多多値型データに対して用いられる「段階反応モデル」で分析を行うためのものである。その問題に解答類型（段階のある分類）がなく、「誤答」と「正答」しか無い場合は、無解答が「0」、
誤答が「1」、正答が「2」となり、準正答がある場合は、無解答が「0」、誤答が「1」、準正答が「2」、正答が「3」となる。誤答の類型に複数の段階がある場合は「1」か「n」（任意の数）を使い、正答の類型に」は分析に使わないため欠損値
は「n+1」から最大「9」までが使われる。
「非該当」と「未提示（未到達）となる。
解答の各段階に十分な解答数（児童生徒数）がなければ「段階反応モデル」による分析結果が不安定に

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なるため、実際の分析では無解答と誤答をまとめて「0」とし、準正答が「1」、正答が「2」（準正答がない場合は正答が「1」）とする。
③正誤データ「正誤データ」は、正答と準正答を一つのコードにまとめたものであり、以下のコードが入力される。

⚫

無解答：
「0」


⚫

正答：
「1」
（準正答を含む）

⚫


誤答：
「2」


⚫

非該当：欠損値⚫

未提示（未到達）：欠損値

このデータは、「正答率」を算出するのに使われる。このデータで無解答、正答、誤答の児童生徒割合を求め、正答の児童生徒割合が「正答率」となる。またこのデータは、無無解答と誤答を「0」に変換するこ、とで 2 値型データとし、これを用いて IRT による分析を行うことができる。このデータでも「非該当」「未提示（未到達）」は欠損値として分析から除外される。
④質問データ「質問データ」は、児童生徒の質問項目への回答をコード化したものである。プロジェクト研究「学力アセスメントの在り方に関する調査研究」の対象ではないため、測定技術班による検討は行っていない。
ただし本章（4）の「⑦質問項目と得点との相関」で説明するが、IRT による得点と質問項目との関係を見るには、このデータを IRT の数理モデルに組み込む必要がある。
⑤ログデータ「ログデータ」は、CBT に特有のものであり、調査問題への解答時に収集される解答時間や様々な操作の回数等の情報である。児童生徒が問題に解答する際に収集されるため、収集する「ログデータ」の種類を多くしすぎると、学校のインターネット回線を圧迫し、調査に支障が生じる可能性がある。また、デー
タ量が大きくなると、分析にも時間がかかることが予想される。そのため、悉皆調査では、解答時間のよ
うな最低限の情報だけを収集し、分析も報告書の作成後に行うことになると思われる。
⑥ウェイト（経年調査のみ）「ウェイト」は、標本調査のデータから母集団に関する不偏推定量を得るために使うデータの重み付け「ウェイト」は、標本調査のデータから母集団に関する不偏推定量を得るために使うデータの重み付けのの値である。標本抽出時の抽出確率に基づいて計算される。プロジェクト研究「学力アセスメントの在り値である。標本抽出時の抽出確率に基づいて計算される。プロジェクト研究「学力アセスメントの在り方方に関する調査研究」の対象ではないため、測定技術班による検討は行っていないが、経年調査の分析にに関する調査研究」の対象ではないため、測定技術班による検討は行っていないが、経年調査の分析には、古典的テスト理論によるものであれ、項目反応理論によるものであれ、「ウェイト」の情報による重み付けが必要である。



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第２節 調査の制約条件
結果分析の枠組みを検討する前に、悉皆調査と経年調査における調査の制約条件を考慮する必要がある。
測定技術班では、経年調査と悉皆調査における項目反応モデルの選択に係る条件と、データ処理の流れで示した時間的制約を取り上げ、それらが結果分析の枠組みに与える制約と対応策を検討した。
経年調査の項目反応モデル
経年調査ではこれまで、「正誤データ」を 2 値型データに変換し、項目反応理論の一つである「「2 パラメータロジスティックモデル（2PL モデル）」を使って児童生徒の得点を算出してきた。この項
項目反応モデルを変更すると、これまでの調査の結果をそのまま比較することができない。特に「段階データ」を多値型データに変換して、それに対応した項目反応モデル（段階反応モデルや部分採点モデル）を使う時にこの問題が生じる。
この制約条件に対する対応策は、三つ考えられる。一つ目は、これまでどおりのモデルをそのまま使う方法である。この場合は、これまでの調査の分析結果をそのまま利用でき、経年変化も同じように見ることができるが、多値型データを使ったり、より正確な推定のできるモデルを選択したりすることはできない。二つ目は、これまでの調査で使用されたリンク問題については「2PL モデル」を使い、新規問題については多値型データに対応したモデルやそれ以外の適切なモデルを使うという方法である。三つ目は、
CBT 移行の際に項目反応モデルを見直し、以前のデータを新しいモデルで分析し直し、等化もやり直すという方法である。この方法は、前回までの分析結果を変更することになるが、ゼロベースで項目反応モデ
ルを見直し、使用するソフトウェアを変更することもできる。
本章第 4 節の「4-2 項目パラメータの推定」で述べるが、科目内で下位分野ごとの得点を計算する際、多次元項目反応モデルを用いると推定精度を上げられることがわかっている（利用可能かどうかは実際のデータによる検証が必要である）。このような変更を行う際、これまでの分析結果がそのままでは使えなくなるため、三つ目の対応策を取ることになる。
悉皆調査の項目反応モデル
第 1 章で述べたように、悉皆調査では「指導改善」のため、自治体、学校、児童生徒に結果のフィード
バックを行っている。このフィードバックは結果の公表と同時に行っており、調査が終了してから約 3 か月後までに終えている。このフィードバックまでの期間を CBT 移行後も維持するとすれば、IRT による分
析には実質１か月間程度しか期間がなく、たとえ 1割のデータで行う暫定的な分析でも、小学校 10万人、複数の項目反応モデルを当てはめ、それらを比較する時間的余裕はないと考え中学校 10 万人のデータに複られる。もちろんデータが全て揃ってからモデルを選択することはさらに困難である。
前章で示した調査方法の内、悉皆調査と経年調査を等化する案を採用する場合は、経年調査と悉皆調査
で同じ項目反応モデルを使う必要があるため、経年調査の項目反応モデルが決まってから、それを悉皆調査に使うべきである。
「調査間の得点の等化」を行わない場合は、経年調査に合わせる必要はないが、悉
皆調査を実施する前にモデルの選択を終えている必要がある。
悉皆調査における時間的制約
項目反応理論を用いて能力を測定する際は、古典的テスト理論による各調査問題の分析を行ってから項
目反応理論による分析を行うのが一般的である。経年調査もこのデータ処理の流れに沿っている。しかし、時間
悉皆調査では、結果のフィードバックを行うため、十分な時間を取れないことが予想される。そこで時を短縮するため、測定技術班としては、古典的テスト理論による分析が全て終わった段階で項目反応理論
による分析に進むのではなく、項目反応理論と古典的テスト理論をほぼ並行して行う方法を提案する。まず 1 割程度の採点が終わった時点で、この 1 割分のデータに対し、項目反応理論を使って児童生徒の得点

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を推定し、同時に調査問題の正答率や解答類型といった古典的テスト理論に分類される分析を行い、そして児童生徒の得点が推定されたら、その得点を用いた古典的テスト理論による分析（児童生徒の能力分布や成績レベル毎の解答類型別児童生徒割合）を行う。この暫定的な分析結果に基づいて、報告書の原案を作成し、場合によっては最終的な分析で除外されるべき調査問題を判定する。その後、採点が全て終わった時点で、全員分のデータを使って、項目反応理論による得点の推定、古典的テスト理論による調査問題の正答率や解答類型の分析、項目反応理論による得点を用いた古典的テスト理論による分析を行い、この最終的な分析結果に基づいて、報告書の原案を修正し、最終案を作成する。このようなプロセスを可能にするには、先述したように項目反応モデルをあらかじめ決めておくこと、作問の時点、調査の前に公開する問題（報告書に掲載）と非公開にする問題（リンク問題）を決めておくことが必要である。
なお、前章で述べたように、悉皆調査と経年調査の結果に対し「共通受検者による等化」を行う場合は、経年調査についても分析の時間を短縮する必要が生じる。ただし、経年調査の報告書の公開時期は悉皆調査の報告書の公開時期よりも遅らせることができるため、その間に公開問題と非公開問題を決めることも可能である。



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第３節 古典的テスト理論による分析
測定技術班では、古典的テスト理論による測定内容として五つの項目を検討した。これらは学校段階ご
測定技術班では、古典的テスト理論による測定内容として五つの項目を検討した。これらは学校段階と、教科ごとで別々に計算される。CBT移行に伴って複数フォームを利用するため、「フォーム間の得点
ごと、教科ごとで別々に計算される。CBT移行に伴って複数フォームを利用するため、「フォーム間の得の等化」が必要であり、古典的テスト理論による分析であっても項目反応理論を使って算出した児童生徒
点の等化」が必要であり、古典的テスト理論による分析であっても項目反応理論を使って算出した児童生の得点を使う部分が存在する。これについては、それぞれの内容の中で説明する。
徒の得点を使う部分が存在する。これについては、それぞれの内容の中で説明する。
3-1各問題の解答類型別児童生徒割合、各問題の正答率
「各問題の解答類型別児童生徒割合」と「各問題の正答率」は、第 1 章で述べた「教員の指導内容の改善」に必要な測定内容である。悉皆調査では、CBT 移行に伴う IRT 導入後も、これらの値が問題に対する分析の中で使用され、特に公開問題については報告書の中で取り上げられることが想定される。
「各問題の解答類型別児童生徒割合」は、本章第 2 節の「2-3節の「2-3 データの種類」で紹介した「類型データ」
を用いて、「非該当」と「未提示」になっている児童生徒を除いた全受検者の数でそれぞれの解答類型にコード化された受検者の数を割って求められる。この値とともに、「非該当」を除いた受検者数（出題された児童生徒数）、そこから「未提示」を除いた受検者数（有効データ数、割合を求める分母）と「未提示」の受検者数（分析から除かれた人数）を合わせて示すべきである。
「各問題の正答率」は、「2-3「2-3 データの種類」で紹介した「正誤データ」を用いて、欠損値以外の全受検者の数で正答（準正答も含む）とされた受検者の数を割って求められる。
これらの調査問題に関する値は、出題される順番（出題順）の影響を強く受ける。受検時間が経過するとともに児童生徒の集中力が落ちて正答率が下がったり、逆に問題に慣れることで正答率が上がったりす
る可能性がある。そこで個々の調査問題を複数の問題フォームで出題する際、出題順をバランスよく変えていく必要がある。これについては、次章の「第 2 節
節 問題フォームの組み方」の中で説明する。
出題順の影響を相殺できるのは複数の問題フォームを使う利点でもあるが、逆に複数の問題フォームを使う上での注意事項もある。例えば、複数フォームの一つに能力の高い児童生徒が多く解答したり、逆に能力の低い児童生徒が多く解答したりする場合、そのフォームに含まれる問題の正答率は、日本の児童生
徒全体と比べて高くなったり、低くなったりすることが考えられる。これを防ぐには、問題フォームを児童生徒に無作為に配信（配布）する必要がある。配信方法については、次章の「第 3 節
節 問題フォームの配信方法」で説明する。
項目反応理論を用いる際、正答率が極めて高い（ほとんどの児童生徒が正答する）場合や極めて低い（ほとんどの児童生徒が誤答する）場合は、その問題を分析に含めないこともあるが、令和 2 年度に国立
教育政策研究所が行った過去データに対する再分析では、全国学力・学習状況調査にこのような問題がほ
とんどないことがわかっているため、測測定技術班としては、分析時間を短縮するため、基本的に全ての問
題を分析に含めることを提案する。
3-2児童生徒の能力分布
「児童生徒の能力分布」は、第 1 章で述べた「母集団特性の把握」に必要な測定内容である。児児童生徒の能力としては、項目反応理論で算出した得点が用いられる。
これまでの悉皆調査では、1種類の問題冊子しか使われていなかったため、児童生徒の能力は問題への正答数を用いて評価され、能力分布も正答数別の児童生徒数で示されてきた。これに対して、CBT 移行に伴う複数フォームの導入後は、問題フォーム間で問題数が違ったり、問題の難易度が異なったりするため、異なる問題フォームに解答した児童生徒をそのまま比較することはできなくなり、正答数で能力分布を表すこともできない。そのため、項目反応理論を用いて「問題フォーム間の得点の等化」を行う必要がある。
項目反応理論による得点は、正答数のような整数ではないため、能力分布をグラフで表すには、一定の間隔で得点を区切り、その間隔に含まれる児童生徒の割合を用いた「相対度数分布（ヒストグラム）」が124

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節の「4-5 最終的な得点と習熟度レベルの決定」で説用いられる。得点の区切り方については、本章第 4 節の「4-5
明する PISA 調査のような「習熟度レベル」を用いることも可能である。

調査の報告書では項目反応理論による得点が用いられるが、暫定的な分析として、問題フォームごとの調査の報告書では項目反応理論による得点が用いられるが、暫定的な分析として、問題フォームごとの正答数を標準化した得点（フォームごとに正答数を平均 0、標準偏差 1 の値に変換した得点）を用いて児童生徒の能力分布を見ることもできる。悉皆調査では報告書の執筆を分析と並行して進める必要があるた
め、この分布も使う必要が生じるかもしれない。

能力分布と関連して、分布の特徴を代表するものとして児童生徒の平均得点と標準偏差も計算すべきで能力分布と関連して、分布の特徴を代表するものとして児童生徒の平均得点と標準偏差も計算すべきである。項目反応理論による得点を用いるため、「調査年度間の得点の等化」を行わない場合（最初に項目、平均は 500点、標反応理論による得点を算出した調査であり、この調査の受検者が準拠集団となる場合）、平均は500点、標準偏差は 100 点といった任意の値になる。平均得点や標準偏差は、経年比較や下位集団の比較を行う際に意味を持つ。経年比較については、調査年度間の平均得点の差を標本誤差（Sampling Error、経年調査の場合のみ必要）、測定誤差（Imputation Error）、リンク誤差（Linking Error）の三つの要素を加味した標準誤差で評価する必要がある。測定誤差とリンク誤差については、次節の「⑥標準誤差について」で説明する。
3-3成績レベル毎の解答類型別児童生徒割合（G*-P3 分析図）
「解答類型別児童生徒割合」による調査問題の分析をさらに詳細に行うため、能能力分布に基づいて児童生徒を成績レベルで分類し、この成績レベルごとに「解答類型別児童生徒割合」を見る方法がある。この割合に基づくグラフは、「G-P 分析図」や「設問解答率分析図」、「トレースライン」と呼ばれている。例えば、得点を用いて児童生徒を四つの成績レベル（低得点群、中低得点群、中高得点群、高得点群）に分け、それぞれの解答類型別児童生徒割合を図 4-3-3 のように示すことができる（解答類型が四つの場合）。

図 4-3-3
4-3-3 設問解答率分析図（架空の例）
この図は、問
問題ごとに児童生徒の成績と解答類型との関係をグラフ化したものであり、問題に対するより詳細な分析や解釈を可能にする。問題に解答した児童生徒数が多くなるほど児童生徒を分ける成績レベ
ルも多くすることができ、例えば児童生徒の能力分布に用いた成績レベル（習熟度レベルなど）を用いることも可能である。
3-4点双列相関係数（I,-T7 相関）
「点双列相関係数（I-T 相関、Item-Test 相関）」は、児童生徒の問題の正誤（正答を 1、誤答を 0 ととす
する
る）と児童生徒の得点との相関係数であり、テスト全体の傾向とその問題の傾向とが同じであるかどうか（テ12517511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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ストができている者ほど、その問題に正答しているか）をを示す指標である。この値は調査問題ごとに算出され、最大で 1、最小で-1 の値をとる。

児童生徒の得点としては、項目反応理論による得点を使うべきであるが、暫定的な分析としてフォーム
児童生徒の得点としては、項目反応理論による得点を使うべきであるが、暫定的な分析としてフォー毎に正答数を標準化した得点を用いることも可能である。
ム毎に正答数を標準化した得点を用いることも可能である。

この点双列相関係数の値が小さい問題（0.2未満）は、テスト全体と傾向が異なるため、分析から外され
この点双列相関係数の値が小さい問題（0.2 未満）は、テスト全体と傾向が異なるため、分析から外さることもあるが、悉皆調査のように問題の取捨選択を行う時間がない場合や、その問題を外すと教科全体れることもあるが、悉皆調査のように問題の取捨選択を行う時間がない場合や、その問題を外すと教科全が網羅できない場合は、値が小さくても分析に含めることになる。また、正答率が極端に高かったり、低体が網羅できない場合は、値が小さくても分析に含めることになる。また、正答率が極端に高かったり、
かったりする場合は負の値になることもあるが、まれにそのような極端な正答率でなくても、負の値にな低かったりする場合は負の値になることもあるが、まれにそのような極端な正答率でなくても、負の値にる場合がある。そのときは、分析から除外すべきである。
なる場合がある。そのときは、分析から除外すべきである。
定定
技技
術術
班班
とと
しし
てて
はは
、、
負負
のの
値値
でで
なな
いい
限限
りり
はは
分分
析析
にに
含含
めめ
るる
べべ
きき
でで
ああ
るる
とと
提提
案案
すす
るる
。ただし、調査後に次回
測測。ただし、調査後に次調査とのリンク問
問題.30以
回調査とのリンク問
問を
題選
をぶ
選際
ぶは
際、
は相
、関
相係
関数
係が
数高
がい
高問
い題
問（
題0
（
.3 上
以）
上を
）選
をぶ
選こ
ぶと
こを
と推
を奨
推す
奨る
す。
る。
3-5質問項目の集計
「質
質問
問項
項目
目」
」の
の分
分析
析は
は、
、第
第 11 章で述べた「能力に影響を与える要因」を把握するための基礎的な測定内「容である。質問項目自体は、本プロジェクト研究の対象ではないが、ここでは質問項目の集計方法（回答
別の児童生徒割合）について取り上げる。
質問項目の集計には、本章第 22 節の「2-3
質問項目の集計には、本章第節の「2-3 データの種類」で紹介した「質問データ」を用い、各回答を選択した児童生徒数をその質問に回答した全児童生徒数で割った相対度数を用いる。そして、各要因が能力に影響を与えているかどうかを見るために、質問の回答ごとに児童生徒を分類して下位集団を設け、下位集団間の平均得点を比較することで、回答と得点との関係性を見ることができる。質問項目と児童生徒の得点との相関関係については、次節の「⑦質問項目と得点との相関」の中で説明する。





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第４節 項目反応理論による分析
項目反応理論による分析は、児童生徒の得点を算出する一連のプロセスからなる。ここでは、「調査フ
ォーム間の得点の等化」がなされた児童生徒の得点を求めるまでのプロセスを「項目反応モデルの前提条
件の確認」、「項目パラメータの推定」、「児童生徒の得点の算出」の三つに分けて説明する。次に、「等化（リンキング）」のプロセスを取り上げ、経年変化を見るための「調査年度間の得点の等化」と「悉皆調
査と経年調査の得点の等化」の方法を検討する。そして、「最終的な得点と習熟度レベルの決定」に必要なプロセスを解説する。以上の五つのプロセスを順に行うことで、古典的テスト理論の分析で用いられる児童生徒の得点が算出される。本節ではこのほか、「各学校、各自治体の分布」、「質問項目との相関」、「教科間の相関」を求める際に必要になる項目反応理論を用いた処理についても議論する。
項目反応モデルの前提条件の確認
通常、項目反応理論を用いた分析では、児童生徒の得点を決定する前に、項
項目反応理論の数理モデル（項目反応モデル）で前提とされている条件をデータが満たしているかどうかが確認される。ここの条件が「１次元性」と「局所独立性」である。
①1 次元性の確認「１次元性」とは、ある一つの能力によって調査問題の正答が決まってくること、つまり、ある能力が高い児童生徒ほど、ある調査問題に正答する確率が高くなるという関係が見られることを意味する。
「1 次元性」を確認する方法の一つに「スクリープロット」がある。本章第 2 節の「2-3 データのこの「種類」で紹介した「正誤データ」を用いて、「無解答」と「誤答」を「0」に、「正答」を「1」に変換した
2 値データを作成し（欠損値はそのまま）、このデータを使って調査問題間のテトラコリック相関係数（2
値データ用の相関係数）を求め、それに基づいて作成したスクリープロット（因子分析や主成分分析で因子数や主成分の数を決めるためのグラフ）からデータが何次元であるのかを評価する。スクリープロットには、本章第 2 節の「2-3 データの種類」で紹介した「段階データ」も利用でき、この場合は「無解答」と「誤答」を「0」に、準正答を「1」に、「正答」を「2」に変換した多値データを作成し（欠損値はそのまま）、調査問題間のポリコリック相関係数（多値データ用の相関係数）を求めて、スクリープロットを作ることになる。スクリープロットの解釈としては、グラフが大きく変化する手前までの次元（因子や主成分）をそのデータの次元数とするものや、求められる固有値の値が 1 よりも大きい次元を次元数とする
ものがある。後者については、次元数の過大評価が起こるため、それを修正する「平行分析」（Horn 1965）という手法がある。
スクリープロットに基づく方法の他に、MAP（最小平均偏相関：Velicer 1976）や DETECT（Stout et al.
1996）といった最適な次元数を示す指標もある。これらの計算にも、先述した 2 値データや多値データが用いられる。特に MAP は直接次元数を評価でき、通常の因子分析だけでなく、項目反応モデルに対しても比較的正確な推定が可能である。
スクリープロットや MAP から「1 次元性」が否定され、「多次元性」が認められる場合は、先述の 2 値
データや多値データを用いて探索的因子分析を行い、各問題がどの次元（因子や主成分）に関連しているのかを評価し、第 1 次元（第 1 因子や第 1 主成分）以外と関係性が強い調査問題を分析から除外したり、複数の次元を扱うことのできる多次元項目反応モデルを採用したりすることを検討する。
全国学力・学習状況調査の場合、特に悉皆調査では、児童生徒の得点を算出し、報告書が公表されるま
での間に、「1 次元性」を確認し、それに対処するだけの時間的余裕がない。過去の悉皆調査のデータについては、令和 2 年度に国立教育政策研究所が行った IRT による再分析から、国語、算数・数学、理科、英語の各教科で、解答データに「1 次元性」が認められた（付録 1 の「全国学力・学習状況調査の再分析 1
測定技術班としては、1 次元性の確認とそれへの対処は、報告書の公開
次元性の検証」を参照）。そこで、測127

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時では行わないが、次年度以降で使用する非公開問題（リンク問題）を決める際に、「1 次元性」のあるものを選ぶことを提案する。
②局所独立性の確認「局所独立性」とは、調査問題の正誤が別の調査問題の正誤と能力以外で関係性がない、つまり能力の影響を除いた時に問題同士の正誤が独立していることを意味する。例えば、ある問題に正答することが別の問題に正答する前提条件になっていたり、ある問題が別の問題のヒントになったりする場合、問題同士に依存関係が生まれ、能力と関係ない部分で正誤の確率が変わってきてしまう。特に大問形式の問題（国語で長い文章に対して複数の小問が出題されたり、算数で同じ文脈の中で関連する小問が連続して出題されたりする場合）では、このような依存関係が生じ、「局所独立性」が成り立たないことがある。
「Q3 統計量」がある。これは、後述する「項目パラメータの「局所独立性」を確認する方法としては、
推定」、「児童生徒の得点の算出」を行った後、個々の児童生徒の得点（能力）からこの児童生徒が個々の問題に正答する確率を計算し、得点の算出に使った「2 値データ」（正誤データから変換されたもの）の値（0または 1）からその確率を引いて能力の影響を除いたデータを作成し、それを用いて求められる問題同士の相関（残差相関）である。
「Q3 統計量」（残差相関）から問題同士に相関が認められる場合（例えば0.2 以上）、それらの問題には局所独立性がないと判断し、分析から除外したり、採点基準を見直したり（局所依存性がある問題同士を一つの問題として統合）することを検討する。
全国学力・学習状況調査の場合、特に悉皆調査では、児童生徒の得点を算出し、報告書が公表されるま測定技術班としては、での間に、「局所独立性」を確認し、それに対処するだけの時間はない。そこで、測局所独立性の確認とそれへの対処は、報告書の公開時では行わず、次年度以降で使用する非公開問題（リンク問題）を決める際に、「局所独立性」があるものを選ぶことを提案する。
項目パラメータの推定
項目反応理論を用いて児童生徒の得点を推定するプロセスは、まず調査問題の「項目パラメータの推定」
を行い、それから推定された項目パラメータを用いて「児童生徒の得点の算出」を行う。ここでは、前者の「項目パラメータの推定」について議論する。
①項目反応モデルの選択
項目パラメータとは調査問題の特徴を表す数値（定数）であり、項目パラメータの数や種類によって、項目反応理論の数理モデル（項目反応モデル）が決まってくる。例えば、調査問題の特徴を「困難度」と「識別力」の二つのパラメータで表す項目反応モデルに「2 パラメータロジスティックモデル（2PL モデル）」があり、以下の式で受検者の能力と問題に正答する確率との関係を表す。

𝑃𝑃𝑗𝑗 (𝜃𝜃) =𝑒𝑒 𝛼𝛼𝑗𝑗(𝜃𝜃−𝛽𝛽𝑗𝑗)

1 + 𝑒𝑒 𝛼𝛼𝑗𝑗 (𝜃𝜃−𝛽𝛽𝑗𝑗)

この式は、受検者が能力θを持つ時、問題jに正答する確率P_j (θ)を求める関数となっており、問題jを表す項目パラメータとして、識別力α_jと困難度β_jの二つの値（定数）が用いられている（eは「ネイピ
ア数」、または「自然対数の底」と呼ばれる定数で、2.718…という値）。能力θの値が高くなるほど正答する確率は高くなり、能力θの値が困難度β_j の値と一致するとき、正答する確率は 50％（0.5）になる。この式の識別力の値を「1」に固定し、項目パラメータを困難度のみにした項目反応モデルが「ラッシュモ
デル（1 パラメータロジスティックモデル）」であり、2PL モデルに「当て推量パラメータ」（選択式の問題など、能力がどれほど低くても当て推量で正答確率がある一定の値以下にならない場合を考慮したもの）

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を加えたのが「3 パラメータロジスティックモデル（3PL モデル）」である。これら三つのモデルは、正誤データに基づく 2値データに用いられるものであり、段階データに基づく多値データの場合は、「段階反応モデル」や「部分採点モデル」といった別の項目反応モデルが必要になる。
通常、どの項目反応モデルを使用するかは、データが 2 値であるか多値であるかという点と、項目反応モデルがデータにどの程度適しているのかという点から決定される。特に後者の場合は、同じデータに異なる項目反応モデルを当てはめて分析を複数回行い、その結果を比較し、評価する必要がある。ただし、先述したように全国学力・学習状況調査のデータ処理のスケジュールから、項目反応モデルを採点が終わった時点で選択する時間はない。測測定技術班としては、過去の全国学力・学習状況調査のデータから、最適なモデルを予め決めておくことを提案する。なお、大規模学力調査においては、2 値となる問題については 2PL モデル、多値となる問題については「一般化部分採点モデル」を組み合わせて使うことで、様々なデータに対して精度の高い推定が可能である。
②項目の尺度調整と「問題フォーム間の得点の等化」
項目
目反
反応
応モ
モデ
デル
ルを
を用
用い
いる
るデ
デー
ータ
タは
は、
、問
問題フォームごとに分けたりせず、全フォームのデータが結合され、項
全問題、全受検者を含んだ一つのデータ（行方向に受検者、列方向に問題が並ぶ）として作られる。本章
第 2 節の「2-3節の「2-3 データの種類」で紹介した「正誤データ」と「段階データ」がこれに該当し、実際に使用されるのはこれらを用いて作成された「2 値データ」と「多値データ」である。ここのようなデータを使うことで、問題フォームが異なっても同じ問題であれば、フォーム間で共通する同じ項目パラメータの値が算出される。このプロセスを「項目の尺度調整（Item Calibration）
」と呼ぶ。
デー
ータ
タに
に含
含ま
まれ
れて
てい
いる
る全
全て
ての
の問
問題
題に
に同
同一の基準で比較可能な項目パラメータが付けられることで、このデ
項目パラメータを使って計算される児童生徒の得点も、比較可能なものになる。項
項目反応理論を使って「問題フォーム間の得点の等化」を行うということは、この「項目の尺度調整」を行うことを意味する。
通常の項目反応理論では、困難度パラメータの値が極端に高かったり、低かったりする問題、識別力パ
通常の項目反応理論では、困難度パラメータの値が極端に高かったり、低かったりする問題、識別力パ
ラメータの値が低い問題、項目パラメータの推定における標準誤差が大きい問題を分析に用いられるデー
タから除外し、再度、「項目の尺度調整」をやり直すことがある。また、項目パラメータによって決まってくる項目特性曲線やテスト情報量曲線、問題の特異項目機能（男女や地域などの下位集団によって、問題に有利・不利がある場合）を確認し、異常がある問題についてはこちらもデータから除外し、再度、「項目の尺度調整」をやり直すことがある。
全国学力・学習状況調査の場合、特に悉皆調査については、データ処理のスケジュールから、「項目の全国学力・学習状況調査の場合、特に悉皆調査については、データ処理のスケジュールから、「項目の尺尺度調整」を何度も行うことは難しい。そこで、測度調整」を何度も行うことは難しい。そこで、測
測測
定定
技技
術術
班班
とと
しし
てて
はは
、、
悉悉
皆皆
調調
査査
にに
つつ
いい
てて
はは
、、
採採
点点
がが
１１
割割
終
終
1回
わわ
っっ
たた
時時
点点
のの
暫暫
定定
的的
なな
分分
析析
にに
おお
いい
てて
「「
項項
目目
のの
尺尺
度度
調調
整整
」」
をを
1回
行行
いい
、、
そそ
ここ
でで
大大
きき
なな
異異
常常
がが
ああ
るる
問問
題題
にに
つつ
い
い
てて
はは
、、
採採
点点
がが
全全
てて
終終
わわ
っっ
たた
時時
点点
でで
のの
デデ
ーー
タタ
かか
らら
除除
外外
しし
てて
「「
項項
目目
のの
尺尺
度度
調調
整整
」」
をを
行行
うう
とと
いい
うう
方方
法法
をを
提提
案案
すす
る。
る
。そして、報告書が公開された後で、次年度以降で使用する非公開問題（リンク問題）を決める、より
そして、報告書が公開された後で、次年度以降で使用する非公開問題（リンク問題）を決める、より詳細
詳細な調査問題の評価を行うべきである。
な調査問題の評価を行うべきである。
なお、ここでは全ての問題の項目パラメータを推定する場合を説明したが、前回調査の非公開問題、つなお、ここでは全ての問題の項目パラメータを推定する場合を説明したが、前回調査の非公開問題、つまり問題バンクの中にあり、項目パラメータがわかっているリンク問題がある場合、そのリンク問題の項
目パラメータを推定せずに前回調査で求めた値や問題バンクに保存されている値をそのまま使い（項目パ
ラメータは推定せずにその値に固定する）、他の問題はリンク問題に合わせる形で項目パラメータを推定する方法が存在する（「項目パラメータ固定法」と呼ぶ）。これについては、本節の「④等化（リンキング）」の中で説明する。

③多次元項目反応モデルと下位尺度の推定③多次元項目反応モデルと下位尺度の推定「項目反応モデルの前提条件」として「1 次元性」を取り上げたが、国
国語や算数・数学といった教科には「項目反応モデルの前提条件」として「1、それぞれ下位分野が存在しており、教科次元性」を取り上げたが、国そのものの能力の他に、こ国
の語
下や
位算
分数
野・
毎数
の学
得と
点い
、っ
つた
ま教
り科
下に
位

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尺、
度そ
をれ
推ぞ
定れ
す下
る位
こ分
と野
がが
「存
指在
導し
のて
改お
善り
」、
に教
役科
立そ
つの
と考えられる。測定技術班では、児童生徒に出題できる問はものの能力の他に、この下位分野毎の得点、つまり下位尺度を推定することが「指導の改善」に役立つと考えられる。測定技術班では、児童生徒に出題できる問
題数が限られる中で、下位尺度を求めることが可能なのかどうか検討するために、「下位尺度の推定に関題数が限られる中で、下位尺度を求めることが可能なのかどうか検討するために、「下位尺度の推定に関するシミュレーション」（このシミュレーションの詳細は、付録 4 に示す）を行った。
するシミュレーション」（このシミュレーションの詳細は、付録 4 に示す）を行った。
下位尺度ごとに「項目の尺度調整」を行った場合、求められる下位尺度の数が多くなるほど、一つの尺度に関わる問題数が少なくなるため、下位尺度の得点の推定誤差は大きくなる（付録
4 の「（5）問題数の下位尺度ごとに「項目の尺度調整」を行った場合、求められる下位尺度の数が多くなるほど、一つの尺度に関わる問題数が少なくなるため、下位尺度の得点の推定誤差は大きくなる（付録
4ての「
影響の検証」を参照）。そこで、下下位尺度を同時に求める多次元項目反応モデルを用い「（5）問題数の項目の尺度調調影響の検証」を参照）
整」を行ったところ、。そこで、下若干ではあ下
る位
が尺
下度
位を
尺同
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のに
得求
点め
のる
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誤元
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定項
精目
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向度
上が
整
行（付録4の「ったところ、
若干ではあるが下位尺度の得点の推定誤差が小さくなる、つまり推定精度の向上が見」らをれた（4）シミュレーションの結果」を参照）。このことは、教科そのものの得点の推定に見られた（付録 4の「（4）シミュレーションの結果」を参照）。このことは、教科そのものの得点の推定においても、多次元項目反応モデルを使って全教科の「項目の尺度調整」を同時に行った方が、推定精度がおいても、多次元項目反応モデルを使って全教科の「項目の尺度調整」を同時に行った方が、推定精度が向上することを意味している。
向上することを意味している。
多次元項目反応モデルには、精度の向上以外にも、教科間の相関や下位尺度間の相関を正確に求めるこ
多次元項目反応モデルには、精度の向上以外にも、教科間の相関や下位尺度間の相関を正確に求めることができるといったメリットがある（本節の「4-8
教科間の相関」を参照）。ただし、計算に要する時間とができるといったメリットがある（本節の「4-8教科間の相関」を参照）。ただし、計算に要する時間
が非常に大きく、しかも教科そのものの得点と、下位尺度の得点とは、別々の「項目の尺度調整」を行っが非常に大きく、しかも教科そのものの得点と、下位尺度の得点とは、別々の「項目の尺度調整」を行って推定する必要がある。
て推定する必要がある。

児童生徒の得点の推定
4-「
3項
児
童
生
徒メ
のー
得タ
点の
の推
推定
定」が終わったら、その推定された項目パラメータと推定に使ったデータ（2 値目パラ
目パラメータと推定に使ったデータ（2 値
デ「
ー項
タ目
やパ
多ラ
値メ
デー
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を定
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いが
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児っ
童た
生ら
徒、
のそ
得の
点推
を定
算さ
出れ
すた
る項
。項目パラメータは「項目の尺度調整」によデータや多値データ）を用いて、児童生徒の得点を算出する。項目パラメータは「項目の尺度調整」によって問題フォーム間で等化されているため、この値を用いて推定を行えば、児童生徒の得点も問題フォーって問題フォーム間で等化されているため、この値を用いて推定を行えば、児童生徒の得点も問題フォー
ム間で等化されたものとなる。
ム間で等化されたものとなる。
得点の推定方法については、MLE（最尤推定値）、WLE（重み付き最尤推定値）、EAP（期待事後推定
得点の推定方法については、MLE（最尤推定値）、WLE（重み付き最尤推定値）、EAP（期待事後推定値）、PV（推算値）などがあるが、測定技術班では、どのような目的にはどのような推定方法が望ましい値）、PV（推算値）などがあるが、測定技術班では、どのような目的にはどのような推定方法が望ましいのかを検討した。
のかを検討した。

①個々の児童生徒に関する推定①個々の児童生徒に関する推定「下位尺度の推定に関するシミュレーション」（付録 4 を参照）の中の「（4）シミュレーションの結果」「下位尺度の推定に関するシミュレーション」（付録 4 を参照）の中の「（4）シミュレーションの結果」
では、WLE、EAP、PVを用いた時の得点の精度を示している。
では、WLE、EAP、PVを用いた時の得点の精度を示している。
架空の「真の値」と「推定した値」の違いを評価する
RMSE（Root Mean Square Error： 真値と推定値の架空の「真の値」と「推定した値」の違いを評価する RMSE（RootMean Square Error： 真値と推定値の差を二乗した値の平均）の値（シミュレーションの「100回の平均」）を比較すると、EAPの場合が最も小差を二乗した値の平均）の値（シミュレーションの「100回の平均」）を比較すると、EAPの場合が最も小
さく、この推定方法が個々の児童生徒の推定値としてWLEやPVよりも優れていることがわかる。悉
悉皆調
さく、この推定方法が個々の児童生徒の推定値として
WLE
やと
PV
よりも優れていることがわかる。悉
査で個々の児童生徒にフィードバックする際に用いられる得点
しては EAP を使うべきである。 悉皆
調査で個々の児童生徒にフィードバックする際に用いられる得点としては EAP を使うべきである。

②母集団の特性に関する推定②母集団の特性に関する推定
上述のシミュレーションでは、母集団の特性値としての「平均」と「標準偏差」についても WLE、EAP、WLE、
PV上述のシミュレーションでは、母集団の特性値としての「平均」と「標準偏差」についてもを用いた時の推定精度を評価している（「100 回の平均」がバイアスを、「100 回の標準偏差」が精度を
EAP、PVを用いた時の推定精度を評価している（「100 回の平均」がバイアスを、「100 回の標準偏差」が意味する）。この場合の「平均」は、各推定法で求めた児童生徒の得点を平均したものであり、「標準偏差」
精度を意味する）。この場合の「平均」は、各推定法で求めた児童生徒の得点を平均したものであり、「標も児童生徒の得点に基づく値である。
準偏差」も児童生徒の得点に基づく値である。
「平均」についてはいずれの推定値でも正確な結果が得られたが、「標準偏差」については WLE が過大「平均」についてはいずれの推定値でも正確な結果が得られたが、「標準偏差」については WLE が過大
推定、EAPが過小推定になっているのに対して、PV のみが正確な値を推定できていた。この結果の理論
推定、EAPが過小推定になっているのに対して、PVのみが正確な値を推定できていた。この結果の理論的説明は、Mislevy
ら（1992: 146-7）に示されている。つまり、悉
悉皆調査や経年調査で母集団の特性を示す
皆調査や経年調査で母集団の特性を示す的説明は、Mislevy
146-7）に示されている。つまり、悉
場合は、PV を使うら（1992:
べきである。なお、PVを用いる場合は、1 悉人の児童生徒に複数のPVの値を割当てて場
合は、PV をの数は多いほど誤差を小さくできるが、現在の使うべきである。なお、PV を用いる場合は、1PISA
人の児童生徒に複数のPV の値を割当てて計算する。PV
調査は 1 人に 10 個のPV を使ってお計算する。PVの数は多いほど誤差を小さくできるが、現在の PISA 調査は 1 人に 10 個の PV2019:
を使っており、10 以上に増やしても違いはほとんど見られないことがわかっている（袰岩・篠原・篠原
246）
。

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16:30:21

なお、複数のPV を用いて平均や標準偏差を求めるときは、それぞれの値を使って複数の推定値を求め
り、10 以上に増やしても違いはほとんど見られないことがわかっている（袰岩・篠原・篠原
2019: 246）。
（PVが 10 個の場合は10 個の推定値を求める）、この複数の推定値の平均が求めたい値であり、この複数
なお、複数のPV を用いて平均や標準偏差を求めるときは、それぞれの値を使って複数の推定値を求めの推定値の標準偏差が「測定誤差（Imputation
Error）」となる（本節の「4-6 標準誤差について」を参（PV が 10 個の場合は 10 個の推定値を求める）、この複数の推定値の平均が求めたい値であり、この複数
照）。
の推定値の標準偏差が「測定誤差（Imputation
Error）」となる（本節の「4-6 標準誤差について」を参照）。

③下位集団の特性の推定
各自治体、各学校の「平均」や「標準偏差」といった値についてはシミュレーションを行っていないが、③下位集団の特性の推定
これらの値についても集団である以上、「標準偏差」については PV が必要である。ただし「平均」につい各自治体、各学校の「平均」や「標準偏差」といった値についてはシミュレーションを行っていないが、ては、EAPとPVを使うと下位集団間の得点の差が過小推定されることが知られている。WLEでは、差のこれらの値についても集団である以上、「標準偏差」については PV が必要である。ただし「平均」につい推定は正確であるが、「標準偏差」が過大推定される。
ては、EAP と PV を使うと下位集団間の得点の差が過小推定されることが知られている。WLE
では、差EAP や PV で下位集団の「平均」を扱うには、「母集団モデル（Population Model）による条件付けの推定は正確であるが、「標準偏差」が過大推定される。
（Conditioning）」（OECD 2017: 145; 袰岩・篠原・篠原
2019: 247-51）を行い、得点の推定に下位集団の情報
EAP や PV で下位集団の「平均」を扱うには、「母集団モデル（Population
Model）による条件付けを組み込む必要がある。このことは、質問項目や学校の情報に基づいて児童生徒を分類する際にも影響す（Conditioning）」（OECD 2017: 145; 袰岩・篠原・篠原 2019: 247-51）を行い、得点の推定に下位集団の情報る。学校情報や質問項目の情報も、得点の推定時に項目反応モデルに組み込む必要がある。
を組み込む必要がある。このことは、質問項目や学校の情報に基づいて児童生徒を分類する際にも影響する。学校情報や質問項目の情報も、得点の推定時に項目反応モデルに組み込む必要がある。

等化（リンキング）
4-「項目の尺度調整」によって「調査フォーム間の得点の等化」と同時に項目パラメータを推定し、この4 等化（リンキング）

項目パラメータを使って児童生徒の得点を算出したら、次に「調査年度間の得点の等化」や「悉皆調査と「項目の尺度調整」によって「調査フォーム間の得点の等化」と同時に項目パラメータを推定し、この経年調査の得点の等化」を行い、最終的な得点を決めることになる。ここではまず、「調査年度間の得点
項目パラメータを使って児童生徒の得点を算出したら、次に「調査年度間の得点の等化」や「悉皆調査との等化」で利用できる方法として、等化係数を用いる方法、同時尺度調整法、項目パラメータ固定法の三
経年調査の得点の等化」を行い、最終的な得点を決めることになる。ここではまず、「調査年度間の得点つを検討する。そして「悉皆調査と経年調査の得点の等化」で利用できる方法を検討する。最後に、「リの等化」で利用できる方法として、等化係数を用いる方法、同時尺度調整法、項目パラメータ固定法の三ンク問題の取捨選択」について説明する。
つを検討する。そして「悉皆調査と経年調査の得点の等化」で利用できる方法を検討する。最後に、「リ
ンク問題の取捨選択」について説明する。

①調査年度間の得点の等化
第 2章で検討したように、「調査年度間の得点の等化」は基本的には二つの調査の「共通問題（リンク問①調査年度間の得点の等化
題）」を用いて行われる。このリンク問題を用いた等化には、大きく分けて三つの方法が考えられる。
第2章で検討したように、「調査年度間の得点の等化」は基本的には二つの調査の「共通問題（リンク問
一つ目は、等等化係数を用いる方法である。二つの調査でリンク問題を使った場合、両調査の受検者が異題）」を用いて行われる。このリンク問題を用いた等化には、大きく分けて三つの方法が考えられる。
なったり、推定に誤差が生じたりするため、リリンク問題の項目パラメータは両調査で異なる値になる。そ等化係数を用いる方法である。二つの調査でリンク問題を使った場合、両調査の受検者が異一つ目は、等こで、リンク問題の項目パラメータの「真のリ
値ン
」ク
は問
同題
じの
で項
あ目
るパ
とラ
考メ
えー
、両
なったり、推定に誤差が生じたりするため、リ
タ者
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両一
調致
査す
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るに
値一
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る他
。方
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問等
題化
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目）
パを
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メ定
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タ、
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」て
は項
同目
じパ
でラ
あメ
るー
とタ
考や
え得
、点
両の
者線
が形
一変
致換
す（
る１
よ次
う変
に換
一）
方を行
他う
方。
等化係数の推定方法には、「Mean/Sigma法」、「Mean/Mean法」「Stocking/Lord
法」「Haebara
法」などがに変換する値（等化係数）を推定し、それを使って項目パラ
メ、ー
タや得点の線形
変、
換
（１次変換
）を行う。
等化係数の推定方法には、「Mean/Sigma法」、「Mean/Mean法」、「Stocking/Lord法」、「Haebara 法」などがある。国際的な学力調査である
PISA 調査は、2012
年調査まで「Mean/Mean法」が使われていたが、「Stocking/Lord法」や「HaebaraPISA法」の方が若干、推定精度が高いことが知られている。ただし等化に伴ある。国際的な学力調査である
調査は、2012 年調査まで「Mean/Mean 法」が使われていたが、う推定誤差（リンク誤差）の計算については「Mean/Mean
法」の方が容易である。
「Stocking/Lord 法」や「Haebara 法」の方が若干、推定精度が高いことが知られている。ただし等化に伴二つ目の方法は、同同時尺度調整法（Concurrent Calibration）である。これは、リリンク問題を同一と見な
う推定誤差（リンク誤差）の計算については「Mean/Mean
法」の方が容易である。
同を
時結
尺合
度し
調、
整こ
法の
（Concurrent
Calibration）である。これは、リと査
見でなし二つ目の方法は、同て二つの調査データ
一つになったデータに「項目の尺度調整」リ
をン
行ク
う問
こ題
とを
で同
、一
両調

使
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てれ
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査問
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目に
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尺こ
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調項
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」パ
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行メ
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調二
査つ
で
の
者問
に題
比に
較比
可較
能可
な能
得な
点項
を目
付パ
けラ
るメ
方法である。経年比較でこの等化方法を用いる場合は、二つの
使調
わ査
れの
た受
全検
ての
ータを推定するとともに、この項目パラメータを使って二つ
調査の母集団が異なる（前回調査の母集団と今回調査の母集団の児童生徒が異なる）ため、項
項目反応モデの調査の受検者に比較可能な得点を付ける方法である。経年比較でこの等化方法を用いる場合は、二つの調査の母集団が異なる（前回調査の母集団と今回調査の母集団の児童生徒が異なる）ため、項
項
目反応モデ
ル
に「多母集団モデル（Multiple Group Model）」を組み合わせて使用する（OECD 2017: 150）
。悉皆調査でこの方法を用いると、項目反応モデルを当てはめるデータがかなり大きくなるため（小学校調査、中学校
ルに「多母集団モデル（Multiple Group Model）」を組み合わせて使用する（OECD 2017: 150）
。悉皆調査で調査ともに約100万人の児童生徒がいるため）、得点の推定に時間がかかる恐れがある。そのため、ここの方この方法を用いると、項目反応モデルを当てはめるデータがかなり大きくなるため（小学校調査、中学校
法
は人数が比較的少ない経年調査の「調査年度間の得点の等化」に向いているかもしれない。
この方
調査ともに約100万人の児童生徒がいるため）、得点の推定に時間がかかる恐れがある。そのため、こ131

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三つ目は、項
項的
目少
パな
ラい
メ経
ー年
タ調
固査
定の
法「
であり、以
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前の
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調点
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推化
定」
さに
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クる
問かもしれない。
題の項目パラメータの値を
法は
人数が比較
調査年度
次三つ目は、項の調査では項
推目
定パ
せラ
ずメ
にー
そタ
の固
ま定
ま法
使であり、以用する方法である。リンク問題の項目パラメータを固定した状態で以前の調査で推定されたリンク問題の項目パラメータの値を「項目の尺度調整」を行い、リンク問題の固定された項目パラメータの値に合わせて他の問題の項目パラ
次の調査では推定せずにそのまま使用する方法である。リンク問題の項目パラメータを固定した状態でメータが推定され、調査間で比較可能な得点が算出される。等化係数を計算する手間もなく、データが大「項目の尺度調整」を行い、リンク問題の固定された項目パラメータの値に合わせて他の問題の項目パラ
きくなることもないため、二つの調査で真の項目パラメータが大きく変わることがなければ、有効な手段
メータが推定され、調査間で比較可能な得点が算出される。等化係数を計算する手間もなく、データが大といえる。
きくなることもないため、二つの調査で真の項目パラメータが大きく変わることがなければ、有効な手段
同時尺度調整法や項目パラメータ固定法には「リンク誤差（Linking Error）」を評価する明確な方法が
といえる。
な同
い時
た尺
め度
（PISA
年調査以降、国単位の推定値を使ってリンク誤差を評価しているが、こ調整法調査では、2015
や項目パラメータ
固定法には「リンク誤差（Linking Error）」を評価する明確な方法がの方法が日本の大規模学力調査で利用できるかはわからない）、そその点では等化係数を用いる方法が有効
ないため（PISA 調査では、2015 年調査以降、国単位の推定値を使ってリンク誤差を評価しているが、こと考えられる。
の方法が日本の大規模学力調査で利用できるかはわからない）、そその点では等化係数を用いる方法が有効と考えられる。

②悉皆調査と経年調査の得点の等化「悉皆調査と経年調査の得点の等化」については、第 2 章で取り上げた「共通受検者」を用いる案では、②悉皆調査と経年調査の得点の等化
リンク問題を用いた等化係数の推定は行えないし、項目パラメータ固定法も使えない。そこで「「共通受検「悉皆調査と経年調査の得点の等化」については、第 2 章で取り上げた「共通受検者」を用いる案では、者」を使った等化係数を推定したり、同時尺度調整法を用いたりすることになる。
「共通受検者」を使っリンク問題を用いた等化係数の推定は行えないし、項目パラメータ固定法も使えない。そこで「「共通受検者」を使った等化係数を「共通受検者」の真の能力に違いがないと考え、二つの調査における「共通受検推定したり、同時尺度調整法を用いたりすることになる。
「共通受検者」を使った等化係数の求め方は、者」の平均と標準偏差が等しくなるように（第2 章で紹介した案に従えば、悉皆調査の値と経年調査の値
た等化係数の求め方は、「共通受検者」の真の能力に違いがないと考え、二つの調査における「共通受検が一致するように）等化係数を決める。同時尺度調整法については、「共通受検者」を同一と見なして二者」の平均と標準偏差が等しくなるように（第2 章で紹介した案に従えば、悉皆調査の値と経年調査の値
つの調査データを結合し、この一つになったデータに「項目の尺度調整」を行い、両調査で使われた全てが一致するように）等化係数を決める。同時尺度調整法については、「共通受検者」を同一と見なして二の問題に比較可能な項目パラメータを推定するとともに、それによって二つの調査の受検者に対し、比較つの調査データを結合し、この一つになったデータに「項目の尺度調整」を行い、両調査で使われた全て
可能な得点を算出する。悉皆調査に比べて経経年調査はデータのサイズがかなり小さいため、悉皆調査のの問題に比較可能な項目パラメータを推定するとともに、それによって二つの調査の受検者に対し、比較「調査年度間の得点の等化」の場合と比べて、同
同調
時査
尺は
度デ
調ー
整タ
法の
はサ
かイ
なズ
りが
有か
効なり
手段
可能な得点を算出する。悉皆調査に比べて経
経年
小と
さいえ
たる
め。
、悉皆調査の一方、悉皆調査と経年調査に一部共通する問題を出題することができれば、この「共通問題」を使って「調査年度間の得点の等化」の場合と比べて、同同時尺度調整法はかなり有効な手段といえる。
「一方、悉皆調査と経年調査に一部共通する問題を出題することができれば、この「共通問題」を使って調査年度間の得点の等化」と同じ等化方法、すなわち等化係数を用いる方法、同時尺度調整法、項目パ
ラ調
メ査
ー年
タ度
固間
定の
法得
が点
使の
用等
で化
き」
ると
。特に項目パラメータ固定法を用いると、同時尺度調整法のように悉皆調査「
同じ等化方法、すなわち等化係数を用いる方法、同時尺度調整法、項目パと経年調査のデータを結合する必要がないためデータ処理が容易になり、等化係数を用いる方法のような
ラ
メータ固定法が使用できる。特に項目パラメータ固定法を用いると、同時尺度調整法のように悉皆調査計算も必要ないため、得点を算出までの時間を短縮できる可能性がある。
と経年調査のデータを結合する必要がないためデータ処理が容易になり、等化係数を用いる方法のような計算も必要ないため、得点を算出までの時間を短縮できる可能性がある。
「共通受検者」を用いる等化を「共通問題」を用いる等化と比較すると、問題よりも受検者の方が共通部分を多くすることができるため、リンク誤差を小さくできるというメリットがあげられる。ただし、「共通受検者」を用いる等化を「共通問題」を用いる等化と比較すると、問題よりも受検者の方が共通「共通受検者」を用いる等化は、両調査の実施時期が同時か近いものでなければ、受検者の能力が変化す部分を多くすることができるため、リンク誤差を小さくできるというメリットがあげられる。ただし、る可能性があり、さらに全国学調の場合は分析もほぼ同時期に行わなければならないという制約がある。
「共通受検者」を用いる等化は、両調査の実施時期が同時か近いものでなければ、受検者の能力が変化する可能性があり、さらに全国学調の場合は分析もほぼ同時期に行わなければならないという制約がある。
これに対して「共通問題」を用いる場合は、受検者の能力変化を考えることなく、かなり自由に調査実施期間を決めることができ、分析作業も別々に進めることが可能である。ただし、「共通問題」を相当数用
これに対して「共通問題」を用いる場合は、受検者の能力変化を考えることなく、かなり自由に調査実施意できないと、リンク誤差がかなり大きくなる可能性がある。
期間を決めることができ、分析作業も別々に進めることが可能である。ただし、「共通問題」を相当数用意できないと、リンク誤差がかなり大きくなる可能性がある。

③リンク問題の取捨選択
等化係数を用いる方法でしか使えないが、変換され、等化されたリンク問題の項目パラメータと、変換③リンク問題の取捨選択されていない、準拠集団（経年変化の基準となる調査の母集団）の項目パラメータとを比較し、それらが等化係数を用いる方法でしか使えないが、変換され、等化されたリンク問題の項目パラメータと、変換大きく異なる場合は、その問題を等化から除外することで、リンク誤差を小さくできるかもしれない。等
されていない、準拠集団（経年変化の基準となる調査の母集団）の項目パラメータとを比較し、それらが大きく異なる場合は、その問題を等化から除外することで、リンク誤差を小さくできるかもしれない。等化には使わないにしても、全く別の問題として分析に利用することができ（前回調査とは異なる問題として扱う）、項目の尺度調整から除外する必要もないため、悉皆調査のような分析に時間がない場合でも、化には使わないにしても、全く別の問題として分析に利用することができ（前回調査とは異なる問題とし
この取捨選択を行うことが可能である。
て扱う）、項目の尺度調整から除外する必要もないため、悉皆調査のような分析に時間がない場合でも、
この取捨選択を行うことが可能である。

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16:30:32最終的な得点と習熟度レベルの決定
等化された得点は、おおよそ平均 0、標準偏差 1 の値を取り、負の値や小数を含んだ値になるため、通常はそのままの形で報告書に用いられることはなく、児童生徒や学校、教育委員会へのフィードバックにもそのままでは用いるべきではない。ここでは最終的な得点の変換と習熟度レベルに関する処理について説明する。これによって、報告書で記載される児童生徒の得点と調査問題の困難度が決定される。
①児童生徒の得点の決定
等化が終わった時点で、得点や項目パラメータは準拠集団（経年変化の基準となる調査の母集団）に合わせる形で変換されている。準拠集団の児童生徒の得点は準拠集団の真の得点が平均 0、標準偏差 1 であると仮定して推定されており、実際に算出された準拠集団の得点も平均 0、標準偏差 1 に近い値となっている。得点が負の値になったり、小数点以下の部分を多く含んだりしているため、このままでは理解しづらい。そこで通常は、第 2 章で述べたように準拠集団の得点を平均 500、標準偏差 100 になるように変換（PISA 調査などはこの方法）したり、平均 50、標準偏差 10 になるように変換（これは偏差値に該当）したりして、整数部分の多い、正の値にしている。
項目反応理論を用いて得点を算出し、必要な等化を行い、準拠集
ここまでのプロセスを通して、つまり項団の値を基準にして変換されて、最終的な児童生徒の得点が決定される。
なお、準拠集団の最低得点を 0、最高得点を 100 とする変換も可能であるが、経年変化を見る場合は別の年の児童生徒にマイナスの値や 100 を超える値が付けられる可能性があるため、測定技術班としてはこちらの方法を推奨しない。
②習熟度レベルの設定と調査問題の困難度の変換
最終的な得点が決まったら、児童生徒の得点分布を見ながら「習熟度レベル」を設定し、そして同時に、習熟度レベルから「児童生徒の特徴」を見るために「調査問題の困難度」を変換する。この変換によって、報告書で示される「困難度」の最終値が決まる。
PISA調査で使われている習熟度レベルとは、児童生徒の得点を等間隔で区切ったものであり、その区間に含まれる児童生徒の特徴を同じ区間に含まれる調査問題の内容から説明するものである。ここでは例として、PISA2012年調査の数学的リテラシーにおける習熟度レベルと生徒の特徴との関係を表した図を示す（図 3-3-4）。
項目反応理論で推定された児童生徒の得点（図 3-3-4 でいう「生徒の得点」）は、問題冊子や問題フォー
ムの正答数のような0以上の整数ではなく、変換後であっても小数点以下の値を含む−∞から＋∞までの値を取り得るため、最低のレベルは「未満」をつけ、最高レベルは「以上」をつける。習熟度レベルの間隔
は、それによる児童生徒の分布（図 3-3-4 でいう「生徒の割合」）やその間隔の範囲に困難度が含まれる調査問題（上記の図の「問題の難易度」に書かれた問題）を加味して判断する必要がある。調査問題の内容から同じレベルに含まれる児童生徒の能力が特徴づけられるため（上記の図の「生徒の特徴」）、どの問題
がどのレベルに属するのかが重要になってくる。

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出典：国立教育政策研究所（）より作成。

図 4-3-4 PISA2012 年調査の数学的リテラシーにおける習熟度レベルと生徒の特徴との関係
調査問題の報告書に掲載される困難度の値は、児童生徒の得点とは異なり、習熟度レベルの幅によって決まってくる。これは、本節の「4-3 項目パラメータの設定」で説明した児童生徒の能力の値と調査問題の困難度パラメータの値が一致するとき、児童生徒のこの問題に対する正答確率が 50％になることと関係している。例えば、上記の図の習熟度レベル 2 に注目すると、レベルの下限に当たる 420 点の生徒は 420
点の困難度の問題に 50％の確率で正答すると推定される。そのため自分の属する習熟度レベル 2 の調査問
題のほとんどで 50％未満の確率でしか正答せず、同レベルの問題が「できる」とは言い難い。そこで同レベルの問題に平均して50％以上の正答確率になるよう、困難度の値を50％の確率で正答する生徒の能力から 62％の確率で正答する生徒の能力（PISA 調査の場合であり、習熟度レベルの幅で決まる）に変換する（OECD 2017: 281）。
悉皆調査では、習熟度レベルの設定に時間をかけられないため、１割の採点が終わった時点の暫定的なデータ（本章第 1 節の「1-2 悉皆調査」を参照）を用いて、習熟度レベルを決めておく必要がある。また、
経年比較が可能な場合は、前回調査の習熟度レベルを利用することも可能である。
標準誤差について
経年調査が母集団から標本を抽出する標本調査であるため、データから推定される値、例えば母集団や下位集団の平均得点や標準偏差、質問項目等への回答別児童生徒割合などは、児童生徒の抽出確率に基づ
く「重み付け」（本章第 1 節の「1-1 経年調査」を参照、測定技術班の検討事項には含まれない）を行って求められる。この重み付けを行って推定された値（バイアスのない不偏推定量）には、標本抽出に伴う誤差が生じており、推定値を評価する際には「「標本誤差（Sampling Error）」を考慮する必要がある。
一方、悉皆調査については、全数調査であるため「標本誤差」は生じない。ただし、悉
悉皆調査であれ、経年調査であれ、個々の児童生徒の得点については測定に伴う「測定誤差（Imputation Error）」（本章（4）の「③児童生徒の得点の算出」を参照）が生じており、さらに経経年比較をする際は等化に伴う「リンク誤差（Linking Error）」（本章第 4 節の「4-4 等化（リンキング）」を参照）がが生じている。推推定値を解釈する際は、これらの誤差を合わせた「標準誤差（Standard Error）」に基づいて行う必要がある。
経年調査で平均得点の経年比較をするときの「標準誤差」は以下のとおりである。

2

2

2

経年調査の標準誤差 = √標本誤差 + 測定誤差 + リンク誤差134

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また、悉皆調査については、以下のとおりである。

2

2

悉皆調査の標準誤差 = √測定誤差 + リンク誤差

調査年度間の差の絶対値が「標準誤差」の 1.96 倍よりも大きい場合、統計的に「有意な差」が見られると判断される。
質問項目と得点との相関
本節 4-3 の「③下位集団の特性の推定」で述べたように、質問項目と得点との関係を見るには、「母集団モデル（Population Model）にによる条件付け（Conditioning）」をを行い、得点の推定に質問項目の情報を組み込む必要がある。なお、質問項目が連続データの場合は積率相関係数を、質問項目がカテゴリカルデータの場合は Polyserial 相関係数（回答として現れる連続的な潜在変数を仮定する方法）、もしくは、質問項目
を IRT で得点（指標）化して積率相関係数を用いる。
教科間の相関
悉皆調査に限定されるが、複数の教科の調査問題を個々の児童生徒が受検した場合、教教科間の相関を求めることができる。ただし、それぞれの教科について、別々に項目反応モデル（1 次元項目反応モデル）
で得点を推定した場合、その相関は過小推定される（袰岩・篠原・篠原 2019: 277）
。測定技術班で行った「下位尺度の推定に関するシミュレーション」（付録 4を参照）では、多次元項目反応モデルを使用した場
合の次元間の相関の推定（2次元であれば二つの教科や下位尺度、4次元であれば四つの教科や下位尺度の多次元項目反応モデルで PV を使用した場合に正確な推定値が得られた（付録 4 の関係）を行っており、多2）と 3）を参照）
。

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第５節 調査結果のフィードバック（悉皆調査のみ）
悉皆調査では、母集団全体の結果を報告書の形で公開するだけでなく、調査を受けた個々の児童生徒や学校、自治体にその結果をフィードバックしてきた。測定技術班では、CBT 移行に伴う IRT の導入（複数
フォームの導入）によって、どのようなフィードバックが可能であるのかを検討した。
児童生徒へのフィードバック
これまでの悉皆調査は、全て公開問題であったため、個々の児童生徒に全問題の正答、誤答に関する情非公開問題（リンク問題）が出題されるため、解報をフィードバックしてきた。しかしCBT移行に伴って非答した全ての問題に対する正答、誤答といった情報は、フィードバックに含めるべきではない。また、出題された問題に対する個人の正答数や正答率も、問題フォームによって問題数や難易度が異なるため、個人にそれを示したとしても同じフォームの者としか比較することができない。そこで項目反応理論で求めた、等化済み、変換済みの「最終的な得点」（前節の「⑤最終的な得点と習熟度レベルの決定」を参照）
測定技術班としては、得点に測定誤差があることを考慮して、EAP に基づく一つのを返すことになるが、測得点を返すのではなく、習熟度レベルのような「範囲」として個人に成績をフィードバックすることを提案する。特に児童生徒に自分がどのレベルに属するのかを伝えることは、日本全体の分布の中で自分がどこに位置するのか、自分の能力がどのような特徴を持っているのか、自分がより高い能力を得るにはどのようなことができる必要があるのかといったメッセージを与えることにつながる。
なお、これまでの悉皆調査では、教科の下位分野ごとの正答率も児童生徒にフィードバックしてきたが、数問の問題から得点を推定することになり、測定誤差がかなり大きくなることが予想される。このことは「下位尺度の推定に関するシミュレーション」（付録4を参照）の「（5）問題数の影響の検証」でも示されている。また、限られた調査時間の中で、想定される下位分野全てから、ある程度均等に調査問題を出題下位することはかなり難しい（次章の「第 2節 問題フォームの組み方」を参照）。現状の調査時間では、下分野の得点を個々の児童生徒にフィードバックするのは難しいと思われる。
この他、実際には解答していない問題であっても、項目反応理論を用いて正答確率を推定することができるため、調査に使われた全問題に対する「真の正答率」をフィードバックすることも可能である。
自治体、学校へのフィードバック
自治体と学校へのフィードバックとしては、CBT 移行後は、正答率や正答数ではなく、項目反応理論で求めた得点に基づく情報を返すことになる。自治体や学校ごとに習習熟度レベル別児童生徒割合を示すと共に、平均得点と標準偏差を返すことで、日本全体の分布や平均との比較を行えるだけでなく、前回調査との比較を通して経年変化を見ることもできる。ただし得点の推定値にEAPを使うと正確な標準偏差が推定できないため（前節③の「3）下位集団の特性の推定」を参照）、母母集団モデルで学校の情報を「条件付け」して推定した PV か、多母集団モデルを用いて推定した PV を使う必要がある。どちらの PV を使うべきかについては、更なるシミュレーションが必要である。
（4）シ
教科の下位分野の得点については、付録 4 の「下位尺度の推定に関するシミュレーション」の「ミュレーションの結果」にあるように、集集団の特性としてならば推定可能と考えられる。ただし、学校の規模が小さく、児童生徒が少ない場合は、推定値の誤差が大きくなる可能性がある。この点についても、更なるシミュレーションが必要である。
以上は集団としての自治体と学校に関する情報であるが、自治体や学校には、そこに所属する児童生徒の得点や習熟度レベルを提供する必要がある。

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第４章 測定技術から見た作問の枠組みについて
作問上の注意点：
項目反応理論の前提、調査設計上の要求、問題の難易度、CBT の特性問題フォームの組み方：
釣合い型不完備ブロック計画
問題フォームの配信方法：
児童生徒にランダムに配信
プロジェクト研究「学力アセスメントの在り方に関する調査研究」では、「作問の枠組み」は、作問・結果分析班が主に担当する部分である。ただし、「作問の枠組み」の一部については、学力調査における測定技術的側面から取り上げるべき事項があり、そこに限って測定技術班でも「作問の枠組み」を検討した。
まず、「測定技術から見た作問上の注意点」をあげる。CBT 移行に伴い IRT を導入する上で、作問者が注意すべき点を整理する。次に「問題フォームの組み方」について検討する。問題フォームをどのように組むかは、大問の解答時間に関わる制約条件ともなるため、「作問の枠組み」の中で議論する。そして、児童生徒への「問題フォームの配信方法」について、様々な方法の長所と短所を明らかにする。

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

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第１節 測定技術から見た作問上の注意点
 測定技術班は、「項目反応理論」、「調査設計」、「問題の難易度」、「CBTの特性」という四つの技術的側面から、作問を行う上で注意すべき点を整理した。
1-1項目反応理論を用いる場合の作問上の注意点
全国学力・学習状況調査に項目反応理論を導入する際、作問上で留意すべき点を三つ取り上げる。
①全国学力・学習状況調査における「1 次元性」、
「局所独立性」

前章の「第前章の「第 44 節
節 項目反応理論による分析」で述べた、項目反応モデルの前提条件である「１次元性」
項目反応理論による分析」で述べた、項目反応モデルの前提条件である「１次元性」（問題の正誤が一つの能力にのみ依存するということ）と「局所独立性」（問題が他の問題の正誤に依存しないということ）については、過去の全国学力・学習状況調査の再分析（付録 1 の「全国学力・学習状
況調査の再分析
全ての科目で「１次元性」が認められ、ほとんどの問
況調査の再分析 1 次元性の検証」を参照）から、全題に「局所独立性」があることが確認されている。そのため、現現状の作問方法を維持すれば、この前提条
件について特に意識する必要はないと考えられる。
②推定精度の向上
項目パラメータ（問題の困難度等）の推定については、個々の問題に解答する児童生徒の人数が多いほ
項目パラメータ（問題の困難度等）の推定については、個々の問題に解答する児童生徒の人数が多いほど推定精度が高くなるため、全国学力・学習状況調査、特に悉皆調査については、十分な児童生徒数が確保されていると考えられる。一方、児童生徒の得点の推定精度については、児童生徒が個人として解答する問題の数が多くなるほど高くなるが（付録 3 の「全国学調、及び付の「全国学調 悉皆調査
悉皆調査 IRT シミュレーション」
録 4の「下位尺度の推定に関するシミュレーション」の「（5）問題数の影響の検証」を参照）、全国学力・
学習状況調査の悉皆調査では小学生が 45 分、中学生が 50 分、経年調査では小学生が 40 分、中学生が 45分と時間に制限がある。そのため推推定精度を上げるために作問上でできることは、「局所独立性」を維持しつつ、従来 1 問とされていた問題の採点要素を細かく分解して複数の問題にしたり、単純に解答時間の短い問題を増やしたりすることである。また、測定技術的には多多次元項目反応モデルを使って全教科を同時に推定することで、児童生徒の得点の推定精度を上げることも可能である。ただし多次元項目反応モデルを用いる場合、ある教科で同じ解答パターン（問題の正誤が同じ）である児童生徒でも、他の教科で高い得点を取っている者の方が、得点が高く推定されてしまう。前章第 4 節の「4-2節の「4-2 項目パラメータの推定」
でも述べたが、「試行・検証」調査のデータを使った現実的な検証が必要であるし、さらには作問・結果
分析班と共同で推定されている能力の妥当性（測定技術的な精度ではなく、教育内容を網羅した評価になっているかどうかという意味での妥当性）を議論する必要もある。
③各教科の下位尺度① 各教科の下位尺度
先ほども述べたように、得点の推定精度は児童生徒が個人として解答する問題数が多いほど高くなるた
先ほども述べたように、得点の推定精度は児童生徒が個人として解答する問題数が多いほど高くなるため、各教科でどのように下位分野を設定するかで、分野ごとの得点の精度が決まってくる。また、個々の児童生徒ほどではないが、母集団や下位集団の特性の推定においても、下位分野の要素が幾つになるのか
は推定精度に影響を与える。
「下位尺度の推定に関するシミュレーション」（付録 4 を参照）の「（5）問題
数の影響の検証」で示したが、問題数が少ないと得点の推定精度がかなり低くなる。多次元項目反応モデ
ルを使って若干ではあるが精度を上げることもできるが、測定技術班のシミュレーションでは、コンピュータの性能に限界があり、4 分野程度しか計算することができなかった。
全ての下位分野を一人の児童生徒に出題するということは、複数フォームを使う際に、それらの下位分
全ての下位分野を一人の児童生徒に出題するということは、複数フォームを使う際に、それらの下位分野の中でフォーム間の「共通問題」をどのように確保するのかという困難も生じてくる。また、下位分野内の問題が一つの能力（下位分野の能力）を測るものになっているのかどうか検証するには、その下位分

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野の問題を多く解く児童生徒が必要であり、同様に調査問題全体が「1 次元性」を有するかどうかを検証するためにも、下位分野に関わりなく様々な問題の組合せが試されることが望しい。下位分野をどこまで得点化すべきかについては、実際の調査データを用いて検証するとともに、教科の専門家がそのような測定が妥当と判断するかどうか、示される結果が「指導改善」につながるものかどうか検討する必要がある。
調査設計に関わる作問上の注意点
悉皆調査の公開問題については、これまでどおりの作問方法で特に問題はないが、正答率を用いた分析の精度を高めるため、出題順の影響を減らせるような問題フォームの組み方を行うべきである（本章の次節を参照）。一方、非公開問題については、経年比較に適した問題を用意するべきである。公開問題のような学習指導要領の内容に沿った問題は、指導要領の改訂等の影響を受けやすく、それに伴って項目パラ
メータの値が変わる可能性があり、「調査年度間の得点の等化」の精度を低下させる要因ともなりうる。
測定技術班としては、非公開問題（リンク問題）については、公開問題よりも、学習指導要領のそこで、測改訂等の影響を受けない内容にすることを提案する。
問題の難易度に関わる作問上の注意点
付録 5 の「調査問題の困難度に関するシミュレーション」では、調査問題の難易度の幅を「狭める」場
合と「広げる」場合、難易度を「下げる」場合と「上げる」場合とを比較した。
難易度の幅を「狭める」、つまり特定の難易度の問題を集中的に出題することは、特定の能力の児童生徒に対する得点の推定精度が高まり、より正確な結果を個人にフィードバックできるという長所がある。ただし幅を「狭める」と、習熟度レベルによる児童生徒の特徴づけを行う際、最低のレベルと最高のレベルの児童生徒が多くなり、報告書の内容が乏しいものになる可能性がある。逆に、難易度の幅を「広げる」、
つまり様々な難易度の問題を出題すると、習熟度レベルによる児童生徒の特徴づけは容易になるが、児童生徒の能力に対する推定精度は平均的に低くなってしまう。なお、「狭める」にしても、「広げる」にしても、母集団の特性（平均、標準偏差）を推定することには、あまり影響がなかった。
問題の難易度を「下げる」、つまり成績下位層に合わせた難易度の問題を出題することは、成績下位層の児童生徒で得点の推定精度が高まり、その層の習熟度レベルによる児童生徒の特徴づけも容易になるが、それ以外の層では推定精度が下がり、特徴づけも難しくなる。難易度を「上げる」場合も同様であり、その層で推定精度が高まり、特徴づけも容易になるが、それ以外の層では推定精度が下がり、特徴づけも難しくなる。
測定技術班としては、問題の難易度の設定方法を公開問題と非公開問題（リンク問題）とで変そこで、測えることを提案する。公
公開問題は、作問者の意図を反映させて自由に難易度の幅や高低を決める（現状では、成績中位層から下位層向けの問題を多く出している）。そして非非公開問題では、推定精度の偏りをな
くし、習熟度レベルによる児童生徒の特徴づけを容易にするために、様々な難易度の問題を出題する。こうすることで、ターゲットを絞った測定を行いつつ、全体としても最低限の精度を保つことができる。
&%7 の特性に合わせた作問上の注意点
紙媒体の調査冊子では、問題を自由に確認でき、好きなところから解答できるし、解答が終わった問題
CBT の場合は、画面で問題を一覧することはほぼ不可能であり、を後で見直すことも容易である。しかしC問題の転移にも時間がかかるため、前前の問題に戻れるようにするのかどうか、検討する必要がある。
PISA 調査のような国際的な学力調査では、解答する際、前の問題に戻れないようにしている。これには作問の柔軟性が広がるという利点がある。例えば、大問の中で、前の問題の正答を関連する次の問題で提示することで、前の問題が誤答であっても次の問題に解答することができ、しかもそれぞれの問題の「局所独立性」を維持することも可能になる。ただし、操作ミス等で問題に解答せずに先に進んだとき、後で139

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解答が出来ないため、飛ばした問題は「未提示」にはならず、「無答」そして「誤答」として扱われることになる。
一方、文部科学省CBTシステム（MEXCBT）を使った「試行検証」調査では、前の問題に戻れるようにしていた。問題を飛ばして後で解答できたり、解答後に見直しができたりする利点はあるが、「局所独立性」を意識した作問が必要となる（本節の「1-1 項目反応理論を用いる場合の作問上の注意点」で述べた
ように、これまでの悉皆調査の作問については「局所独立性」がほぼ保たれていた）。また、少しでも表示された問題については、「無答」、そして「誤答」として扱われるため、児童生徒がほとんど取り組んでいない問題を分析に含めることになってしまう。
今後、全国学力・学習状況調査がコンピュータ適応型テストに移行するのであれば、「前の問題に戻れない」ようにすることは有効な手段と考えられる。児童生徒の能力に応じた出題方法であるコンピュータ適応型テストでは、「前の問題に戻れない」ことが前提とされており、「前の問題に戻れる」ようにすると、
項目パラメータが戻らないときと戻ったときとで異なる値にする必要も出てくるため、CBT や IRT を生かした出題が難しくなる可能性がある。ただし、「前の問題に戻れる」ようにしても、項目パラメータの推定値にあまり違いが生じない可能性もあり、理論的進歩によって IRT による分析が適切に行えるようになるかもしれない。文部科学省 CBT システム（MEXCBT）では、「前の問題に戻れる」方法と「前の問題に戻れない」方法とを選択することができるため、今後行われる「試行検証」調査の中で、両者を比較し、それぞれの有効性や問題点を検証する必要がある。

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第２節 問題フォームの組み方
一人の児童生徒に出題できる問題量は、貴重な授業時間をあまり使えないという調査実施上の制約や、調査時間が長くなると児童生徒が疲労して誤答しやすくなるということから、むやみに増やすことができない。全国学力・学習状況調査の悉皆調査では、一つの教科（科目）の解答時間は小学校で 45分、中学校
で 50 分、経年調査では小学校で 40 分、中学校で 45 分となっている。そこで、一人当たりの問題量を増やさずに、出題できる問題量を拡張するため、問題フォームの種類を増やすことが行われている。
「問題フォーム」とは、一人の児童生徒に出題される問題の集まりであり、紙媒体の調査における「問題冊子（Booklet）」が CBT では問題フォームと呼ばれている。この問問題フォームを構成する最小単位が「小問（Item）」であり、問題の分類や採点の対象となる。第 3 章第 1 節の「1-3 データの種類」で紹介したデータの「列」を構成するのが小問であり、その解答をコード化したものがデータとなる。そして、」である。問題を公開するときやリンク問題とする問題の文脈を共有する小問の集まりが「大問（Unit）
ときは、この大問単位で判断する必要がある。大問の中の小問が公開された場合は、基本的にはその大問の全ての小問をリンク問題とするべきではない。問題フォームを大問の組合せで作ることも可能であるが、大問や小問を一定の解答時間になるようにまとめて「問題群PISA 調査のような国際的な学力調査では、大（Cluster）」を作り、この問題群を組み合わせることで問題フォームを作ることが一般的である。実際の組み方については後述するが、問題フォーム、問題群、大問、小問の包含関係は、以下のとおりである。
問題フォーム ⊃ 問題群 ⊇ 大問 ⊇ 小問
本節では、全国学力・学習状況調査の CBT 移行、IRT 導入に伴う複数フォームの使用に対して、問題フォームの組み方に関する提案を行う。まず初めに、悉皆調査を例に「現状の出題方法」の問題点を整理する。次に「出題順の影響をなくす」フォームの組み方を紹介する。そして「経年変化を測る」ために非公開問題を組み込んだフォームの組み方を示すとともに、作問・結果分析班の各教科の専門家チームから得られた「各教科のフォームの組み方」に関する情報も紹介する。そして、複数フォームを使用して「問題量を増やすことの長所と短所」を検討する。
現状の出題方法
これまでの悉皆調査では、1種類の問題冊子を全ての児童生徒に出題してきた。例えば、中学生の場合、問題冊子（問題フォーム）内の大問と小問は、図4-4-1のように配置されていると考えられる（この例は現実のものではない、横幅はそれぞれの問題のおおよその解答時間を表している）
。
大問1

大問2

小問1 小問2 小問3 小問4 小問5 小問1

大問3

小問2

大問4

大問5

大問6

小問1 小問2 小問1 小問2 小問1 小問1 小問2

大問７
小問1

小問2

小問3

(フォーム全体を50分で解答)

図 4-4-1 現状の問題冊子
四つの問題群を使って一つの問題フォームを作る形でこの例を表すと、図 4-4-2 のように示すことができる（この例は問題群に分けやすいようにあらかじめ作られている）。

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問題群「公2」

問題群「公1」
大問1
⼤問1

大問1
⼤問1

小問1 ⼩問2小問2 ⼩問3小問3 ⼩問4小問4 ⼩問5
小問5
⼩問1

大問2
⼤問2

小問2
⼩問2

小問1
⼩問1

(約12分)

問題群「公3」
大問1
⼤問1

小問1 ⼩問2
小問2
⼩問1

大問3
⼤問3

大問2
⼤問2

小問1 ⼩問2小問2 ⼩問1
小問1 ⼩問1
小問1 ⼩問2
小問2
⼩問1(約12分)

問題群「公4」(約12分)

大問1
⼤問1
小問1
⼩問1

小問2
⼩問2

小問3
⼩問3

(約12分)(フォーム全体を50分で解答)

4-4-2 問題群の作り方
図 4-4-2
約
」から「公
5050
分かけて
約12
12分で解答できる問題群「公分で解答できる問題群「公1（公開問題
1（公開問題1）
1）」から「公4」までの四つの問題群に生徒は4」までの四つの問題群に生徒は分かけ解答する。このフォームの組み方の問題点としては、全員が同じ問題冊子を受ける、つまり問題の「出題て解答する。このフォームの組み方の問題点としては、全員が同じ問題冊子を受ける、つまり問題の「出順（Position）」が全員同じであるため、問
問問
題題
のの
正正
答答
率率
がが
ここ
のの
出出
題題
順順
のの
影影
響響
をを
強強
くく
受受
けけ
てて
しし
まま
うう
という点で
題順（Position）」が全員同じであるため、問という点ある。また、全
全全
てて
がが
公公
開開
問問
題題
でで
ああ
るる
たた
めめ
、、
経経
年年
変変
化化
をを
見見
るる
たた
めめ
のの
リリ
ンン
クク
問問
題題
がが
用用
意意
でで
きき
なな
いい
。。
である。また、全ここでは議論を単純にするため、1つのフォームを四つの問題群で作る場合を中心に見ていく。後述する
説明に合わせて、この 4 問題群で 1 フォームを作る組み方を表 4-4-1 のように表すこととする。
表 4-4-1
4-4-1 4 問題群 1 フォームの例

フォーム番号
フォーム番号

 番⽬
番目
1

 番⽬
番目
2

 番⽬
番目
3

 番⽬
番目
4

フォーム
フォーム
1


公1


公2


公3


公4

2-2出題順の影響を減らす

問題群「公1」から「公4」のみを使い、4問題群で1フォームを作る場合、出題順の影響を減らすには、
問題群「公 1」から「公 4」のみを使い、4 問題群で 1 フォームを作る場合、出題順の影響を減らすには、
表 4-4-2 のような四つのフォームを用いる組み方が考えられる。

4-4-2 4 問題群 4 フォームの例
表 4-4-2
フォーム番号
フォーム番号

 番⽬
番目
1

 番⽬
番目
2

 番⽬
番目
3

 番⽬
番目
4

フォーム
フォーム
1


公1


公2


公3


公4

フォーム
フォーム
2


公2


公3


公4


公1

フォーム
フォーム
3


公3


公4


公1


公2

フォーム
フォーム
4


公4


公1


公2


公3

この組み方だとそれぞれの問
この組み方だとそれぞれの問されており、問題の正答率に対する出
出順
題の
順影
の響
影
問問
題題
群群
がが
全全
てて
のの
順順
番番
でで
出出
題題
されており、問題の正答率に対する出出題
が4 フォーム間で、四つの問題群全てが共通している
響小
がさ
小く
さな
くり
な、
り正
、答
正率
答が
率よ
がり
よ正
り確
正になる。もちろん全確になる。もちろん全4 フォーム間で、四つの問題群全てが共通しているため、児童生徒の正答率がフォーム間で比較できる。ただし、全
全に
員同
にじ
同問
じ題
問が
題出
が題
出さ
題れ
さる
れた
るめ
た、
め問
、題
問漏
題
ため、児童生徒の正答率がフォーム間で比較できる。ただし、全
全員
漏い
えの
いリ
のス
リク
スが
ク高
がく
高、
く全
、て
全が
て公
が開
公問
開題
問の
題た
のめ
た経
め年
経比
年較
比も
較行
もえ
行な
えい
な。
い。
え
2-3経年変化を測る

経年変化を測れるようにするため、別の年度の調査と共通する問題群「非経年変化を測れるようにするため、別の年度の調査と共通する問題群「非 1（非公開問題 1）」を入れた場合、表 4-4-3 のような五つのフォームを用いる組み方が考えられる。

表 4-4-3 5 問題群 5 フォームの例

142

17511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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16:31:04

5 問題群5番目
フォームの例
フォーム番号 表 4-4-3
 番目
 番目

 番目

フォーム番号
フォーム

1公
番⽬


2公
番⽬


3公
番⽬


4公
番⽬


フォーム
1
フォーム

公
公 1

公
公 2

公
公 3

公
非 4

フォーム
2
フォーム

公
公 2

公
公 3

公
非 4

⾮
公 1

フォーム
3
フォーム

公
公 3

公
非 4

⾮
公 1

公
公 1

フォーム
4
フォーム

公
非 4

⾮
公 1

公
公 1

公
公 2

フォーム 5

⾮1

公1

公2

公3

四つの公開問題からなる問題群（公 1〜4）と一つの非公開問題（リンク問題）からなる問題群（非 1）が使われており、公開問題が三つないし四つの問題群で出題され、しかもどのフォームの間にも共通する
四つの公開問題からなる問題群（公 1〜4）と一つの非公開問題（リンク問題）からなる問題群（非 1）問題群が三つ出題されている。このように使用する問題フォームを増やせば、一人当たりの出題数を増やが使われており、公開問題が三つないし四つの問題群で出題され、しかもどのフォームの間にも共通する
さずに、問題量を増やすことができる（この組み方では 1.25 倍）。特に各問題群の全フォームで使われる問題群が三つ出題されている。このように使用する問題フォームを増やせば、一人当たりの出題数を増や回数が等しく、問題群が自分以外の問題群と必ずどれかのフォームで一緒に使われる組み方は、「釣合い
さずに、問題量を増やすことができる（この組み方では
1.25 倍）。特に各問題群の全フォームで使われる型不完備ブロック計画（Balanced Incomplete Block Design）」と呼ばれている（「不完備」とは全問題に答え回数が等しく、問題群が自分以外の問題群と必ずどれかのフォームで一緒に使われる組み方は、「釣合いていないことを意味し、「ブロック」は問題フォームのことを指している）。 「不完備」とは全問題に答え
型不完備ブロック計画（Balanced
Incomplete Block Design）」と呼ばれている（
上記のような組み方をすれば、それぞれの問問題群が全ての順番で出題されており、問題の正答率に対すていないことを意味し、「ブロック」は問題フォームのことを指している）。
る出
出題順の影響が小さくなり、正答率が正確問になる。また、全員に同じ問題が出題されるわけではないた
上記のような組み方をすれば、それぞれの問題群が全ての順番で出題されており、問題の正答率に対する出
出題になる。また、全員に同じ問題が出題されるわけではないた
め、問
問順
題の
漏影
え響
いが
の小
リさ
スく
クな
がり
比、
較正
的答
低率
くが
な正
る確
。ただしこの組み方では、問題フォームの異なる児童生徒の正答率は比較できない。そのため、項目反応理論を用いた「項目の尺度調整」（第 3 章第 4 節の「4-2 項目め、問問題漏えいのリスクが比較的低くなる。ただしこの組み方では、問題フォームの異なる児童生徒の正パラメータの推定」を参照）で、「フォーム間の得点の等化」を行う必要がある3。非公開問題（リンク問
答率は比較できない。そのため、項目反応理論を用いた「項目の尺度調整」（第章第 4 節の「4-2 項目
題）が 1 問題群使われているため、これを使って「
「点
調の
査等
年化
度」
間を
の得
える。
「フォーム間の得
行点
うの
必等
要化
が」
あも
る行
。非公開問題（リンク問
パラメータの推定」を参照）で、題）が1 問題群使われているため、これを使って「「調査年度間の得点の等化」も行える。
「調査年度間の得点の等化」は、非公開問題（リンク問題）が多くなるほど、経年比較に伴う推定誤差（リンク誤差）が小さくなるため、非公開問題からなる問題群を三つに増やした場合のフォームの組み方「調査年度間の得点の等化」は、非公開問題（リンク問題）が多くなるほど、経年比較に伴う推定誤差
を表 4-4-4 に示す。
（リンク誤差）が小さくなるため、非公開問題からなる問題群を三つに増やした場合のフォームの組み方
を表 4-4-4 に示す。
表 4-4-4
4-4-4 7 問題群 7 フォームの例

フォーム番号
フォーム番号

 番⽬
番目
1

 番⽬
番目
2

 番⽬
番目
3

 番⽬
番目
4

フォーム
フォーム
1


公1

非3

⾮


公3

非2

⾮

フォーム
フォーム
2


公2


公1


公4

非3

⾮

フォーム
フォーム
3


公3


公2

非1

⾮


公1

フォーム
フォーム
5

非1

⾮


公4

非3

⾮


公3

フォーム
フォーム
6

非2

⾮

非1

⾮


公1


公4

フォーム
フォーム
7

非3

⾮

非2

⾮


公2

非1

⾮

フォーム
フォーム
4


公4


公3

非2

⾮


公2

七つの問題フォームに公開問題の問題群が四つ（公 1〜4）と非公開問題の問題群が三つ（非 1〜3）使われており、問題量は現状の 1.75 倍、フォームに含まれる公開問題の問題群は一つから三つ、どのフォームの間にも共通する問題群が二つある。この組み方は「釣合い型不完備ブロック計画」であり、それぞれの問題群が全ての順番で出題され、問題の正答率に対する出
出題順の影響が小さく、フォーム間の共通問題群が少ないため、問問題漏えいのリスクがさらに低くなっている。フォーム間で正答率を比較することはでき
ないが、項目反応理論を用いて「フォーム間の得点の等化」を行えば、比較可能な得点を推定することが
できる。

143

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報告書.indd

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16:31:10

全国学調のこれまでの経年調査では、13 の問題群を 13 のフォームを使って出題する方法も採用されており、この方法を悉皆調査に用いることも可能である。公開問題の問題群が四つ（公 1〜4）と非公開問題の問題群が九つ（非 1〜9）の場合のフォームの組み方（実際に経年調査で使われているものではない）を
表 4-4-5 に示す。

4-4-5 13 問題群 13 フォームの例
表 4-4-5
フォーム番号
フォーム番号

 番⽬
番目
1

 番⽬
番目
2

 番⽬
番目
3

 番⽬
番目
4

フォーム
フォーム
1


公1

非9

⾮


公3

非5

⾮

フォーム
フォーム
2


公2


公1


公4

非6

⾮

フォーム
フォーム
3


公3


公2

非1

⾮

非7

⾮

フォーム
フォーム
4


公4


公3

非2

⾮

非8

⾮

フォーム
フォーム
5

非1

⾮


公4

非3

⾮

非9

⾮

フォーム
フォーム
6

非2

⾮

非1

⾮

非4

⾮


公1

フォーム
フォーム
7

非3

⾮

非2

⾮

非5

⾮


公2

フォーム
フォーム
8

非4

⾮

非3

⾮

非6

⾮


公3

フォーム
フォーム
9

非5

⾮

非4

⾮

非7

⾮


公4

フォーム
フォーム
10

非6

⾮

非5

⾮

非8

⾮

非1

⾮

フォーム
フォーム
11

非7

⾮

非6

⾮

非9

⾮

非2

⾮

フォーム
フォーム
12

非8

⾮

非7

⾮


公1

非3

⾮

フォーム
フォーム
13

非9

⾮

非8

⾮


公2

非4

⾮

問題量は現状の 3.25 倍となり、まったく公開問題が出題されないフォームも存在する。この組み方も
出題順の影響が小さく、フォーム間の共「釣合い型不完備ブロック計画」であり、問題の正答率に対する出通問題群が少ないため、問問題漏えいのリスクはかなり低くなっている。フォーム間で正答率を比較することはできないが、項目反応理論を用いて「フォーム間の得点の等化」を行えば、比較可能な得点を推定することができる。そして、非公開問題（リンク問題）が多く使われているため、「調査年度間の得点の等化」を行う際のリンク誤差を小さくすることができる。

経年変化を見ることのできる問題フォームの組み方を三つ例示したが、測定技術班ではシミュレーショ
経年変化を見ることのできる問題フォームの組み方を三つ例示したが、測定技術班ではシミュレーシ
ョンを用いて、これらの問題フォームを採用した場合、児童生徒の得点や母集団の特性に関する推定精度ンを用いて、これらの問題フォームを採用した場合、児童生徒の得点や母集団の特性に関する推定精度が変わるのかどうかを検証した（付録
6の「複数フォームの影響に関するシミュレーション」を参照）。結果が変わるのかどうかを検証した（付録
6の「複数フォームの影響に関するシミュレーション」を参照）
。結

果は、い
いれ
ずの
れフ
のォ
フー
ォム
ーを
ム用
をい
用た
い場
た合
場で
合も
で児
も童
児生
童徒
生の
徒得
の点
得や
点母
や集
母団
集の
団特
の性
特に
性関
にす
関る
す推
る定
推精
定度
精は
度変
はわ
変ら
わな
らか
なっ
か
いず
は、い
っ。
た。
た
2-43 問題群で 1 フォームを作る組み方

測定技術班では、4測定技術班では、4問題群で問題群で11フォームとする方法以外に、1 問題群当たりの解答時間を長くできる 3 問
題群で 1 フォームを作る組み方も検討した。

4 4
問題群を
4 フォームで出題する組み方は、表4-4-6のとおりである。公開問題の問題群が三つ（公1
問題群を4 フォームで出題する組み方は、表4-4-6のとおりである。公開問題の問題群が三つ（公1〜3）、非公開問題の問題群が一つ（非1）、問題量は現状の約1.33倍で、「釣合い型不完備ブロック計画」と〜3）、非公開問題の問題群が一つ（非1）、問題量は現状の約1.33倍で、「釣合い型不完備ブロック計画」となっている。
なっている。
表 4-4-6 4 問題群 4 フォームの例（3 問題群で組む場合）

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16:31:16

表 4-4-6
4 問題群 4 フォームの例（3フォーム番号
 番目
問題群で組む場合）
番目
 番目
フォーム番号
フォーム
フォーム
1フォーム
フォーム
2フォーム
フォーム
3フォーム
フォーム 4

1公
番⽬
1

2公
番⽬
2

3公
番⽬
3

公
公2
3

公
非1
1

⾮
公1
1

公
公1
2
公
非3
1
⾮1

公
公2
1
⾮
公1
3
公3

公
非3
1
公
公1
2
公2

 7 問題群を 7 フォームで出題する組み方は、表 4-4-7 のとおりである。公開問題の問題群が三つ（公 1〜3）、非公開問題の問題群が四つ（非1〜4）で、問題量は現状の約2.33 倍で、「釣合い型不完備ブロック
7 問題群を
7 フォームで出題する組み方は、表4-4-7 のとおりである。公開問題の問題群が三つ（公1〜計画」となっている。
3）、非公開問題の問題群が四つ（非 1〜4）で、問題量は現状の約 2.33 倍で、「釣合い型不完備ブロック計画」となっている。

表 4-4-7 7 問題群７フォームの例（3 問題群で組む場合）
表 4-4-77 問題群７フォームの例（3フォーム番号
 番目
問題群で組む場合）
番目
 番目
フォーム番号フォーム 1

1公
番⽬
1

2非
番⽬
4

3公
番⽬
3

フォーム
フォーム 2
3

公
公2
3

公
公1
2

⾮
非1
2

フォーム
フォーム 12
フォーム
フォーム 34
フォーム
フォーム 45
フォーム
フォーム 56
フォーム
フォーム 6
7
フォーム 7

公
公1
2

公
非3
1

⾮
公4
1

公
公2
3

⾮
非1
2

公
非3
1

⾮
非3
4

⾮
非2
3

⾮
非2
3
⾮4

⾮
非1
2
⾮3

公
非3
1

⾮
非2
3
⾮
非3
4
⾮
公4
1

公
公1
2
公2

ここまで示してきた問題フォームの組み方は、「釣合い型不完備ブロック計画」になっているが、実は上記で示した場合以外では、何十フォームや何百フォームでないと条件を満たさず、条件に合わせて自動的
ここまで示してきた問題フォームの組み方は、「釣合い型不完備ブロック計画」になっているが、実はに組むこともできない。条件によっては、「釣合い型不完備ブロック計画」を採用できない場合も考えら
上記で示した場合以外では、何十フォームや何百フォームでないと条件を満たさず、条件に合わせて自動的に組むこともできない。条件によっては、「釣合い型不完備ブロック計画」を採用できない場合も考えれる。そこで測定技術班では、シミュレーションを用いて、「釣合い型不完備ブロック計画」とそうでない場合（フォーム間で一部の問題群が共通する「重複テスト分冊法」になっている、「釣合い型不完備ブられる。そこで測定技術班では、シミュレーションを用いて、「釣合い型不完備ブロック計画」とそうでロック計画」は「重複テスト分冊法」の特殊ケース）とで、児童生徒の得点や母集団の特性、項目パラメ
ない場合（フォーム間で一部の問題群が共通する「重複テスト分冊法」になっている、「釣合い型不完備ータに関する推定精度が変わるのかどうかを検証した（付録 7 の「フォーム組みの影響に関するシミュレ
ブロック計画」は「重複テスト分冊法」の特殊ケース）とで、児童生徒の得点や母集団の特性、項目パラメータに関する推定精度が変わるのかどうかを検証した（付録
7やの「フォーム組みの影響に関するシミューション」を参照）。結果は、い
いずれの場合でも児童生徒の得点
母集団の特性に関する推定精度はほとんど変わらなかったが、項目パラい
メず
ーれ
タの
の場
推合
定で
にも
つ児
い童
て生
は徒
「の
釣得
合点
いや
型母
不集
完団
備の
ブ特
ロ性
ッに
ク関
計す
画る
」推
の定
方精
で度
若は
干ほ
推
レーション」を参照）。結果は、い
定ん
精ど
度変
がわ
良ら
かな
っか
たっ
。このシミュレーションでは、出題順の影響が組み込まれていない点に注意が必要であとたが、項目パラメータの推定については「釣合い型不完備ブロック計画」の方で若干
るが、項
項が
目良
パか
ラっ
メた
ー。このシミュレーションでは、出題順の影響が組み込まれていない点に注意が必要でタの推定、問題の正答率の推定については、「釣合い型不完備ブロック計画」が有効
推
定精度
あるが、項
項目パラメータの推定、問題の正答率の推定については、「釣合い型不完備ブロック計画」が有であるといえる。

定技術班としては、教科の内容や作問体制、調査実施体制の制約の中で、「釣合い型不完備ブロック
効測であるといえる。
計測
画定
」技
を術
採班
用と
でき
な釣
い合
がい
、型
問不
題完
群備
のブ
組ロ
合ッ
せク
は
しな
てい
は場
、合
教で
科も
の、
内極
容力
や近
作い
問形
体（
制問
、題
調群
査が
実全
施て
体の
制順
の番
制で
約出
の題
中さ
でれ
、
「
全画
て」
存を
在採
す用
るで
場き
合ない
ど場
）合
にで
フも
ォ、
ー極
ム力
を近
組い
む形
べ（
き問
で題
あ群
るが
と全
提て
案の
す順
る番
。たとえフォームの種類が多くなったと計
で出題されないが、問題群の組合せは全て存在する場合など）にフォームを組むべきであると提案する。たとえフォームの種類が多くなったとしても、問題漏えいのリスクがその分低減するという利点もある。
しても、問題漏えいのリスクがその分低減するという利点もある。

問題量を増やすことの長所と短所
2-本節の最後に、複数の問題フォームを使うことで、問題量を増やした場合の長所と短所を整理する。
5 問題量を増やすことの長所と短所
本節の最後に、複数の問題フォームを使うことで、問題量を増やした場合の長所と短所を整理する。
問題量を増やすことができれば、教科を網羅した出題が可能になり、下下位分野を測るための様々な問題を問題量を増やすことができれば、教科を網羅した出題が可能になり、下出題することが可能になる。また公開問題の量が現状と同じであれば、問題量を増やすことは非公開問
下位分野を測るための様々な問題

145

17511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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16:31:23

題（リンク問題）を増やすことにつながり、リ
リンク問題が増えればリンク誤差が小さくなるため、経年変を出題することが可能になる。また公開問題の量が現状と同じであれば、問題量を増やすことは非公開問化をより正確に測ることができる。以上は測定に関する長所であるが、これ以外にもフォームの種類が増題（リンク問題）を増やすことにつながり、リ
リンク問題が増えればリンク誤差が小さくなるため、経年変
え、フォーム間の共通問題が少なくなれば、それだけ問問題漏えいのリスクが低くなるという調査実施上の化をより正確に測ることができる。以上は測定に関する長所であるが、これ以外にもフォームの種類が増メリットもある。
え、フォーム間の共通問題が少なくなれば、それだけ問問題漏えいのリスクが低くなるという調査実施上の一方、問題量を増やすことは、そのまま作
作問のコストや作業量を増大させるため、限られた資源の中でメリットもある。
どこまでの作問が可能になるのか判断する必要がある。また、公開問題の比率が下がるため、個々の児童
作問のコストや作業量を増大させるため、限られた資源の中で一方、問題量を増やすことは、そのまま作
生徒が公開問題を解く量が減少し、すでに見たように公開問題を一切解かない場合も生じてくる。CBT 移
どこまでの作問が可能になるのか判断する必要がある。また、公開問題の比率が下がるため、個々の児童行に伴い複数フォームを使うことは避けられず、児児童生徒が調査中に全ての公開問題を解かないことを移想生徒が公開問題を解く量が減少し、すでに見たように公開問題を一切解かない場合も生じてくる。CBT定したフィードバックや振り返り指導のあり方を児
検童
討生
す徒
るが
必調
要査
が中
あに
る全
。例えば、フィードバック時に公開ての公開問題を解かないことを想行に伴い複数フォームを使うことは避けられず、児問題のみからなる問題フォームを文部科学省
CBT
定したフィードバックや振り返り指導のあり方を検システム（MEXCBT）などで公開し、これを用いた指討する必要がある。例えば、フィードバック時に公開
導案を公開するという方法なども考えられる。
問題のみからなる問題フォームを文部科学省
CBT システム（MEXCBT）などで公開し、これを用いた指 全体としての問題量を増やすことは、「調査年度間の得点の等化」の精度を向上させるが、個人の能力
導案を公開するという方法なども考えられる。
や母集団の特性を推定する際の精度には影響しない。ただし、幅幅広い難易度の問題を出題することは、習全体としての問題量を増やすことは、「調査年度間の得点の等化」の精度を向上させるが、個人の能力
熟度レベルを通した児童生徒の能力の特徴づけを容易にし、測幅
定広
内い
容難
の易
妥度
当の
性問
、題
そを
し出
て題
分す
析る
のこ
妥と
当は
性、
を習
高
や母集団の特性を推定する際の精度には影響しない。ただし、幅
め度るレ
ことにつながると考えられる。なお、リンク問題の量と「調査年度間の得点の等化」の関係について
熟
ベルを通した児童生徒の能力の特徴づけを容易にし、測定内容の妥当性、そして分析の妥当性を高めることにつながると考えられる。なお、リンク問題の量と「調査年度間の得点の等化」の関係については、更なるシミュレーションによる検証を行う必要がある。
は、更なるシミュレーションによる検証を行う必要がある。
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第３節 問題フォームの配信方法
問題フォームを児童生徒にどのように「配信」（紙媒体の調査では「配付」）するか、つまりどの問題フ
ォームをどの児童生徒に割り当てるのかは、推定の精度やバイアスの発生に直結する事柄であり、測定技
術班では五つの配信方法、すなわち「全国で同じ日に同じフォームを配信」、「教育委員会単位で同じフォームを配信」、「学校単位で同じフォームを配信」、「学級単位で同じフォームを配信」、「児童生徒ごとにランダムに配信」について、その実施上の制約条件や長所と短所を検討した。
全国で同じ日に同じフォームを配信
全国で同じ日に同じフォームを配信する場合、教育委員会単位で同じ日に実施すると、ネットワークの帯域幅を圧迫する可能性があるため、学校単位で同日に実施し、教育委員会が管轄する地域の中では複数日で実施することが望ましい。教育委員会単位では、複数のフォームで様々な問題が使用されるため、幅広く問題の情報を得ることができ、下位分野の得点を推定することも可能である。ただし学校単位では使用されるフォームが一つのため、まったく情報が得られない下位分野が存在する可能性もある。また、配信の日程によって学校数が偏れば、問題ごとに回収できるデータ数に偏りが生じ、特定の種類の学校が特定の日時に偏ることで、問題の正答率や解答類型別児童生徒割合にバイアスが生じる可能性もある。ただし、問題ごとのデータ数が偏ったとしても、データ数自体が多いため、IRT における項目パラメータの推定や、児童生徒の得点には特に影響しないと考えられる。
同じ日、できれば同じ時刻に、受検する児童生徒に同じフォームを配信することは、フォーム間の共通問題が少なければ、問題漏えいのリスクがかなり抑えられるという長所がある。そして、学校単位で同じフォームを使用するため、公開問題を用いた指導改善がやりやすくなる可能性もある。この配信方法は、測定技術的には欠点が多いが、それを許容するのであれば、実施上の利点が多いと言える。
教育委員会単位で同じフォームを配信
教育委員会単位で同じフォームを配信する場合、その地域の学校で使用されるフォームが一つのため、情報が得られない問題や下位分野が多く存在することになる。ただし IRT を用いた得点については推定可能である。また、教育委員会単位で配信する問題フォームをランダムに選択することで、母集団全体としてバイアスのない正答率や解答類型別児童生徒割合を得ることもできるが、その誤差はかなり大きくなると予想される。
先述したように教育委員会単位で同じ日に実施することは難しく、同じ地域で別の日に同じフォームが測定技術班としては、使用される学校が多々生じるため、問題漏えいのリスクは極めて高いと考えられる。測この方法は推奨しない。
学校単位で同じフォームを配信
学校単位で同じフォームを配信する場合、学級単位で別日に調査を実施すると、学級間での問題漏えい
長所のリスクが極めて高くなる。そのため学校全体で同じ日に同じフォームを使用すると考えると、その長と短所は「全国で同じ日に同じフォームを配信する」場合とほぼ一致する。教育委員会レベルでは様々な問題が使用されるため、幅広く問題の情報を得ることができ、学校に配信する問題フォームがランダムで決まるようにすれば、教育委員会レベルではバイアスのない正答率や解答類型別児童生徒割合を得ることができる。下位分野の得点を推定することも可能である。ただし、学校単位では使用されるフォームが一つのため、まったく情報が得られない下位分野が存在する可能性もある。また、近くの学校で同じフォー
ムが別日に使用される場合は、情報漏えいの危険性が高くなる。
学校単位で同じフォームを使用するため、公開問題を用いた指導改善がやりやすくなる可能性もあるが、配信される公開問題が異なることにより、学校間で不公平感が生じる可能性もあり、必ずしも指導改善の147

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役に立つ配信方法とは言えない。
学級単位で同じフォームを配信
学級単位で同じフォームを配信する場合は、調査対象学年の学級数が「1」であれば、その長所と短所は「学校単位で同じフォームを配信」する場合と一致する。また、学学校の規模が大きい場合は、学校レベル
でも様々な問題が使用され、下位分野の得点を学校レベルで推定することもできるかもしれない。フォー
ムの種類が多くなれば、それだけ問題漏えいのリスクも低くできる。
児童生徒ごとにランダムに配信
児童生徒がランダムに割り当てられた問題フォームに解答する場合は、学校の規模がそれほど大きくな
くても、学校レベルで様々な問題が使用でき、下位分野の得点をより正確に推定することができる。学級の中で、児童生徒が異なる公開問題を解くことになるため、指導改善の取組には最も工夫が必要かもしれない。また、学級単位、学校単位で様々な問題が使用されるため、問題漏えいの可能性も高まるが、フォームの種類が多くなれば、その対策になる。
測定技術班としては、教育委員会や学校へのフィードバックが豊かになること、フォーム数を多くする
ことで問題漏えいへの対策もできることを考慮して、児童生徒ごとにランダムに配信する方法を推奨する。
ランダムに配信するとはいえ、全く無作為に行うとフォームごとに得られるデータ数が違ってくるため、最初の者だけランダムにフォームを決定し、次の者からはフォーム番号の順番に配布する系統的な方法を提案する。
（袰岩晶・光永悠彦・寺尾尚大）【参考文献】
Horn, J. L. (1965). A Rationale and Test for the Number of Factors in Factor Analysis. Psychometrica, 30(2), pp.179185.
袰岩晶・篠原真子・篠原康正 (2019). PISA 調査の解剖. 東信堂.
国立教育政策研究所 (2021). 令和 3 年度全国学力・学習状況調査報告書小学校国語. 国立教育政策研究所 (https://www.nier.go.jp/21chousakekkahoukoku/report/data/21plang.pdf).
国立教育政策研究所 (編) (2013). 生きるための知識と技能 5: OECD 生徒の学習到達度調査 (PISA). 明石書店.
Mislevy, R. J., Beaton,A. E., Kaplan, B. and Sheehan, K. M. (1992). Estimating Population Characteristics from Sp
arse Matrix Samples of Item Responses. Journal of Educational Measurement, 29(2), 133-61.
光永悠彦 (2017). テストは何を測るのか. ナカニシヤ出版.
OECD (2017). PISA 2015 Technical Report. OECD.
Stout, W., Habing, B., Douglas, J., and Kim, H. R. (1996). Conditional Covariance-based Nonparametric Multidime
nsionality Assessment. Applied Psychological Measurement, 20(4), pp.331-354.
東北大学 (2023). 経年変化分析調査との対応付けによる本体調査の年度間比較に関する研究, 令和 4 年度文部科学省委託研究「学力調査を活用した専門的な課題分析に関する調査研究」研究成果報告書.
Velicer, W. F. (1976). Determining the Number of Components from the Matrix of Partial Correlations. Psychometrika, 41(3), pp.321-327.

全国的な学力調査の CBT 化検討ワーキンググループ (2021). 最終まとめ. 全国的な学力調査の CBT 化検討ワーキンググループ (https://www.mext.go.jp/content/20210719-mxt_chousa02-000016768-2.pdf).

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【付録】付録 全国学力・学習状況調査の再分析次元性の検証
付録 全国学力・学習状況調査の再分析3/モデルと 3/モデルの比較
付録 全国学調悉皆調査,57シミュレーション
付録 下位尺度の推定に関するシミュレーション
付録 調査問題の困難度に関するシミュレーション
付録 複数フォームの影響に関するシミュレーション
付録 フォーム組みの影響に関するシミュレーション
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第５部 学力調査等の教育データを使った分析・研究についてのモデルケース考察
第１章 はじめに
第２章 全国学力・学習状況調査×教育情報化実態調査の大規模データ分析
第３章 堺市学力調査等データ分析
第４章 全国学調分析ワークショップ開発
第５章 おわりに
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第  部 学力調査等の教育データを使った分析・研究についてのモデルケース考察
第 5 部では、本プロジェクト研究データサイエンス班の実践研究について報告する。データサイエンス
班では、学力調査等の教育データを使った分析・研究として、全国学力・学習状況調査（以下「全国学調」という）×教育情報化実態調査の大規模データ分析、堺市学力調査等データ分析、全国学調分析ワー
クショップ開発の三つの研究を行うことにより、教育データを分析、活用する際の具体的な進め方のモデルを示すとともにそのプロセスで生じうる現実的な課題を明らかにすることで今後の指針を示すことを目指した。

第１章 はじめに
第 1 章では、三つの研究の前提となるデータサイエンス班の設置と活動の目的及び経緯を示す。また、その中で特に、令和 4 年 6 月に行った所内セミナー（「データ駆動型の教育を考える～喜連川上席フェローを迎えて」）及び同 11 月に行った教育研究公開シンポジウム（「学力アセスメントの動向と展望 ～CBT 化に向けて～」）についてはそれぞれ第 2 節、第 3 節で詳細を報告する。

第１節 データサイエンス班の設置と研究の目的・経緯 データサイエンス班は本プロジェクト研究の五つの班の一つとして設置され、令和 3 年度末から研究準備を開始し、令和 4 年度から研究を本格的に開始した。これは、本プロジェクト研究が、学力アセスメントの在り方を検討する上で、学習科学、教育測定、データサイエンス及び実務的知見等を架橋した調査研究を行うことを目的としていたことから、令和 3 年 10 月に国立教育政策研究所に新設された教育データサイエ
ンスセンターのメンバーを中核に研究体制を構築したものである。
同班の２年間の達成目標としては「ビッグデータ時代の公的な学力アセスメントや教育データ分析・研究の将来像の検討」が設定された。
「全国学調」の CBT（コンピュータ使用型調査）化を含む学力アセスメン
トの将来像及びそれらも活用した教育データサイエンスの将来像を検討する上では、調査問題等の適正な管理を確保しながら CBT の特性を生かし幅広い能力のきめ細かな測定を目指す側面と、教育データの利活用によって児童生徒の多面的な分析や教育の検証改善サイクルの確立を目指す側面とを両輪として研究していく必要がある。前者については国立教育政策研究所が実施する「CBT 調査研究事業」で研究開発を進めていることから、第 5 部では主に後者に着目し、大規模調査データを複合的に結合・分析する試行を通じ教育施策の検証改善サイクルの可能性と課題を探るとともに、教育データの分析を生かし教育現場で児童生徒の課題に即した指導改善サイクルの方法を探ることとした。
令和 4 年度前半での検討を経て、同班では令和 5 年度末までの研究活動として、「教育行政、学校現場が主体的かつ円滑にデータサイエンスの専門家との協働を含む教育データサイエンスを進めるために、教育
データを分析、活用する際の具体的な進め方のモデルを示すとともにそのプロセスで生じうる現実的な課
題を明らかにすることで今後の指針を示す」ことを目的とし、三つの研究課題、すなわち、①全国学調×教育情報化実態調査の大規模データ分析②堺市学力調査等データ分析③全国学調分析ワークショップ開発の三つの研究を行った。第 5 部ではこの三つの研究課題についての実践報告を行い、最後に考察を行う。
なお、会合等の記録は以下のとおりである。
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令和  年度
会合

会合の内容

令和 4 年

第 1 回会合

・今後の進め方の検討

4月（R4.3.30）
第 2 回会合

5~6 月

・進め方のイメージの検討、班員から情報提供、目標・課題の整理（R4.5.11）
第 3 回会合

・所内セミナー「データ駆動型の教育を考える～喜連川上席フェロー（R4.6.22）を迎えて」（詳細は第 2 節）

7~9 月

・第 1～3 回会合を踏まえて、2 年間の取組イメージを検討
第 4 回会合

・今後の取組イメージの検討（R4.10.26）①大規模データクロス分析（教育の情報化実態調査×全国学調）②自治体（堺市）
・大学（滋賀大学）との共同研究

10~12 月③全国学調関連情報のフィードバックの現状を探る
教育研究公開・「学力アセスメントの動向と展望 ～CBT 化に向けて～」（詳細は第シンポジウム3 節）（R4.11.30）
令和 5 年
1~3 月

第 5 回会合

・各研究課題の進捗共有（R5.3.3）①大規模データクロス分析（データ貸与、分析準備）②堺市学力調査等データ分析（データ貸与、滋賀大学による分析）

令和  年度
会合

会合の内容

令和 5 年

第 1 回会合

・３研究課題の進捗共有

4~6 月（R5.5.31）

・報告書目次素案の共有

7~9 月

第 2 回会合

・３研究課題の研究結果共有（R5.9.6）

・報告書目次細案の議論

第 3 回会合・班としての報告書案の議論

10~12 月（R5.12.13）
第２節 所内セミナー「データ駆動型の教育を考える～喜連川上席フェローを迎えて」（令和  年  月）
本節では、令和 4 年 6 月に行った標記セミナーについて記録する。
本セミナーは、データサイエンス班として教育データ分析・研究の将来像を検討するための情報収集等を行う過程で、データ駆動型教育への期待について、国研上席フェローである喜連川優・国立情報学研究所長（当時）による講演、国研研究官からのインプット及び意見交換を行うことにより、その後の研究の方向性に資する示唆を得ることを目的に実施した。内容が広範で示唆に富むものになることが予想されたため、聴衆をデータサイエンス班員のみでなく、所内によびかけたところ、50 名を超える多くの参加者が集まった。

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令和 4 年度プロジェクト研究「学力アセスメントの在り方に関する調査研究」データサイエンス班
主催・所内セミナー「データ駆動型の教育を考える～喜連川上席フェローを迎えて～」【日時】令和 4 年 6 月 22 日（水）13：30－15：30【開催方法】ハイブリッド開催（第一特別会議室＋オンライン）【参加者数】51 名【プログラム】（１）はじめに：大野彰子・教育データサイエンスセンター長（２）講演：「データ駆動教育とデジタルツイン」      喜連川優・国立情報学研究所長（国研上席フェロー）（３）話題提供：「カリフォルニア州の教育データ収集と公開、及び生徒指導研究の視点から
日本の教育データ収集・利活用へ望むもの」
     宮古紀宏・教育データサイエンスセンター総括研究官（４）講演者及び参加者との意見交換：     モデレータ：藤原文雄・教育データサイエンスセンター副センター長（当時）【意見交換の概要】
・医療はデータ分析が進んできたが、教育はいまだにエピソードからの分析が多い。
・教育分野は、データを集める努力をしていないように感じる。まずはデータを集めていき、
データがあることで研究が駆動し、教育学の先生の研究もさらに深まる。
・データシェアリングの精神で研究者と連携し、できるところから色々始めることが重要。

本所内セミナーを受けた第 4 回の会合では、改めて医療データ等とは異なる教育データの特性とその解釈・取扱いの難しさについて再確認した上で、教育のデータサイエンスにおいては、ボトムアップ型の大規模調査・分析とトップダウン型の仮説検証的な調査・分析とをかけあわせて行っていく必要がありそうだということ、データの解釈を行う教育行政や学校教育の現場にデータ分析手法だけでなく、データの解釈や取扱いに関するリテラシーを涵（かん）養することが重要であることなどが確認され、その後の研究の方向性を定めることができた。

第３節 教育研究公開シンポジウムについて（令和  年  月）
本節では、令和 4 年 11 月に行った標記シンポジウムについて記録する。
 本シンポジウムは、GIGA スクール構想や CBT による学力調査が国際的な標準となりつつある中で、本プロジェクト研究で得られた知見を踏まえながら、国内外の公的な学力調査の CBT 化をめぐる動向を中心に学力アセスメントの発展可能性について考える機会とすることを目的に、本プロジェクト研究の中間報告も兼ねて実施した。
 なお、本シンポジウムの報告書や当日発表資料・動画は、以下のウェブサイトに別途掲載されている。
https://www.nier.go.jp/04_kenkyu_annai/pdf/20230309-01.pdf （報告書）
https://www.nier.go.jp/06_jigyou/symposium/sympo_r04_01/ （当日発表資料・動画）

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令和４年度国立教育政策研究所教育研究公開シンポジウム「学力アセスメントの動向と展望 ～CBT 化に向けて～」【日時】 令和 4 年 11 月 30 日（水）15:00～17:00【開催方法】 オンライン開催（Zoom ウェビナー）【参加者数】 562 名（申込者 768 名に対して 73.2％の参加率）【プログラム】
開会挨拶（15:00～15:05）
  永山 裕二（国立教育政策研究所長）
趣旨説明（15:05～15:10）
  大金 伸光（国立教育政策研究所 教育課程研究センター長）
基調講演（15:10～15:30）「学力アセスメントの展望と課題－全国学力・学習状況調査の CBT 化を契機に」
  大津 起夫（大学入試センター 参与・名誉教授，国立教育政策研究所フェロー）
講演（15:30～16:00）「公的な学力アセスメントをめぐる国際動向について」  ①PISA の進化について：特に CBT 化の観点から
   池田 京（OECD 教育スキル局シニアアナリスト）  ②米国の公的な学力アセスメントについて   石井 英真（京都大学大学院教育学研究科准教授，国立教育政策研究所フェロー）     ※事前録画
パネルディスカッション（16:05～16:55）「これからの学力アセスメント－CBT 化に向けて」
 コーディネーター
 白水 始（国立教育政策研究所 初等中等教育研究部副部長・総括研究官）
   パネリスト
   袰岩 晶（国立教育政策研究所 教育データサイエンスセンター総括研究官）
 渡辺 洋平（埼玉県教育局市町村支援部義務教育指導課長）
 佐藤 寿仁（国立大学法人岩手大学教育学部准教授，
国立教育政策研究所 CBT スーパーバイザー）
 池田 京（OECD 教育スキル局シニアアナリスト）
閉会挨拶（16:55～17:00）
   大野 彰子（国立教育政策研究所 教育データサイエンスセンター長）
総合司会   岩間 裕美（国立教育政策研究所 教育データサイエンスセンターコンピュータ使用型調査推進課長）（大野 彰子）

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第２章 全国学力・学習状況調査×教育情報化実態調査の大規模データ分析
第１節 はじめに本章の趣旨
本調査研究のテーマの一つである「全国学調」の CBT 化が実現され、GIGA スクール構想により実現した１人１台端末環境のもとで ICT の利活用が進めば、質・量ともこれまで以上に充実した教育データが収集され、一人一人に応じたよりきめ細かな教育や学習者主体の開かれた教育、エビデンスに基づく教育などの実現が期待される。
現在、国レベルでも文部科学省CBTシステム（MEXCBT）
や文部科学省WEB調査システム（EduSurvey）、
公教育データプラットフォームなどが整備され、様々な民間事業者により学習管理システム（学習 e ポータル）などが提供され、さらに自治体レベルでも学力調査をはじめとした様々な教育調査やダッシュボード
によるデータの可視化などの取組が進みつつある。そして、こうした条件整備を経て収集・蓄積されるデー
タを様々なデータと結合することで、より多元的・長期的な分析が可能になる。一方、これらのデータの多
くは公的事業によるもので、当然ながら、それぞれの機関のルールにのっとった個人情報保護や秘密保持、適正管理などが求められる。また、こうした大規模データの分析は様々な段階でデータサイエンスの知見が必要であると同時に、過度にデータに依存せず教育現場の実態等も踏まえて現実の教育の質の向上に資す
るものでなければならない。
これらを踏まえ、本章は、教育行政等の現場での活用を念頭に、公的な大規模調査データを利用、分析する一連の過程を実践することを通じて、データの収集、整理、分析、解釈等の留意点を整理するとともに、教育、データサイエンスの専門家とも連携しながらエビデンスに基づく教育等に資するデータ分析の可能性について検証を試みる。
本分析の対象
今回は、教育データの基盤となる ICT 環境等を調査する「学校における教育の情報化の実態等に関する調査（以下、「教育情報化実態調査」という。
）」と「全国学調」の個票データを結合し、教育行政等の現場で実践しうる機器等のスペックと分析の方法で大規模データ分析を行い、児童生徒の得点や学習状況と教員の ICT 活用指導力等との関係等について分析を試みる。
（樋口 聰）156

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第２節 政府統計等の個票データの貸与・利用政府統計等の個票データ利用の条件と手続き
本分析の対象とした「教育情報化実態調査」は統計法の一般統計調査である。政府統計の取扱いは統計法に定めがあり、統計調査の個票データは原則、当初目的とした統計の作成のみに用いられるものであるが、独立行政法人統計センターと連携する大学等に設置されたオンサイト施設で一部の統計の個票データを利用できるほか、公的機関と同等の公益性を有する統計の作成及び統計的研究（公的機関との共同研究等）については、一定期間に限り磁気媒体による個票データを提供することができる。
磁気媒体による個票データの提供を申し出ることができる者は、①公的機関等が委託又は共同して調査研究を行う者、②科学研究費助成事業など公的機関等が公募の方法により補助する調査研究を行う者、③行政機関等（行政機関＋地方公共団体、独立行政法人等）が政策の企画・立案、実施又は評価に有用であると認
める統計の作成等を行う者とされている。利用しようとする者は申出書その他必要書類を提出し、統計提供機関の審査を経て諾否が決定される。
「全国学調」は統計法に定める政府統計ではなく、個票データの利用は文部科学省や国立教育政策研究所の委託研究で活用してきたが、平成 29 年にガイドラインを策定し、児童生徒の学力等の把握・改善や教育施策の改善・充実のために学術研究振興又は施策推進を目的として利用すると認められる場合に個票デー
タを貸与するほか、個票データから一定割合（10%程度）を抽出し匿名化処理をした匿名データを高等教育振興を目的とした教育利用にも貸与することができる。
個票データ及び匿名データの貸与を申し出ることができる者は、①国が公募により補助する調査研究の代表者、②国の委託調査研究又は共同研究の代表者、③公的機関、独立行政法人、地方独立行政法人、大学及び高等専門学校、大学共同利用機関並びに科学研究費補助金取扱規程に規定する研究機関のいずれかに所
属する研究者とされている。利用しようとする者は申出書その他必要書類を年３回程度の受付期間内に提出し、有識者会議の審査を経て文部科学省で諾否が決定される。また、利用者は、成果の公表に当たって、序列化や過度な競争が生じないようにするなど教育上の効果や影響等に十分配慮する必要がある。
両調査の個票データの利用の具体的な取扱いは、それぞれのガイドライン及び利用規約にのっとって行われる。両調査の取扱いに相違はあるが、おおむね以下の要件を満たす申出書を提出する必要があり、審査は、利用要件に該当し、秘密保護に欠けることがなく、適正管理措置等が確実に遵守されると認められること等に照らしてそれぞれの機関で行われる。
①利用する個票データの特定：調査対象の名称、住所・所在地等は原則提供しないが、複数の調査票を結合しなければ作成できない統計を作成する場合等は名称等を利用する具体的な理由を明確に記載すること②利用目的及び調査研究内容：上記の利用要件に適合する公募・委託研究等の内容、作成しようとする統計等の内容等を記載し、作成する統計表の集計様式や分析出力の様式等を原則として添付すること③利用者の範囲：研究等の内容に照らして必要最小限の範囲とし、外部への委託や共同研究を行う場合は、受託者等の適正管理措置及び受託者等への監督を委託契約書等により確認し添付すること④利用場所の特定：情報が持ち出されないよう施錠可能な場所（日本国内）に限定し、当該情報の利用時の滞在者が制限されるなど利用場所への入退室管理を行うこと⑤利用期間：研究等の実施期間に照らして必要最小限な期間で原則１年以内とすること（施策推進を目的とした「全国学調」の個票データの利用は２年を上限とすることができる）⑥成果の公表方法：調査研究の成果を原則として公表し、公表方法及び予定時期を具体的に記載すること。
その際、個人や法人、それらのコード等が特定されないよう秘匿措置等を講ずること

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⑦適正管理措置の内容：識別及び主体認証などのアクセス制御やコンピュータウイルス対策などの不正ア
クセス防止、機器の盗難防止とオフラインでの利用などデータの漏洩防止、利用終了後の個票データや機器・媒体等の復元不可能な手段での削除・廃棄など適正に管理するために必要な措置を講ずること
 申出が承諾された者は、利用者全員の誓約書を提出し、個票データ等を取り扱う者の適正な保管・管理が求められる。
本分析のための個票データ利用
国立教育政策研究所は文部科学省に置かれる施設等機関である。このため、省内利用に該当し手続に違いはあるが、文部科学省の調査担当課室への事前相談を踏まえ、研究所として設定した教育政策上の課題を遂行するプロジェクト研究の中の位置づけを明らかにし、データ分析を行う者を限定し、それぞれ研究所内の研究室でオフラインで分析を行うなど、前述の利用要件を踏まえた申出を行った。申出から約１か月で承諾を得、約 11 か月間の利用期間で個票データの貸与を受けた。
また、調査対象の名称、住所・所在地等は原則として提供していないが、公的調査データの結合によるクロス分析を行う趣旨を具体的に説明することで、学校名、学校コード情報の利用が認められ、個票データの結合が可能となった。
本分析では、「全国学調」の令和 4 年度調査を最新に、同年の調査同様、理科を対象とする直近の年度３回分と、それぞれの前年度の「教育情報化実態調査」のデータを結合しデータ分析を行った。これは、「全国学調」が毎年年度初めに実施され、その質問紙調査でも前年度の学習状況を問うている項目が多いため、その年の３月１日を基準日とする前年度の「教育情報化実態調査」の方が関連性が強いと考えたためである。
具体的な利用データは以下の表 5-2-1 のとおりである。
表 5-2-1 利用データ一覧
全国学力・学習状況調査

学校における教育の情報化の実態等に関する調査

年度 令和４年度調査

令和 3 年度調査

平成 30 年度調査

平成 29 年度調査

平成 27 年度調査

平成 26 年度調査

（例年４月に調査実施）（基準日：各年 3 月 1 日）

学校 全国の公立の小学校、中学校、義務教育学校、特別支援学校及び中等教育学校
個票 （児童生徒単位）教科に関する調査

以下の学校単位個票データ

小学校（国語、算数、理科）

基本データ

中学校（国語、数学、理科）

インターネットへの接続状況等（児童生徒単位）質問紙調査

コンピュータ等の整備の実態（学校単位）学校質問紙調査

教員のＩＣＴ活用指導力等の実態項目小括
本分析に利用するような公的データは、当初の調査目的のために収集されたものであり、法令、実施要領
等で学術研究等の活用が認められる場合であっても、秘密保護や適正管理などが確実に担保されるよう、一158

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件一件審査が行われる。このため、申出前の事前相談を通じておさえるべきポイントを明確にし書類を整える行政的なやりとりが中心となる。そうした中で円滑に利用できるようにするためには、研究所としての調査研究の位置づけやメンバーの役割分担、分析する場所、必要なデータと分析手法等をあらかじめ明確に計画し、利用するデータが必要最小限で適正な管理が確実に履行されると申出で明らかにできることが重要と考える。
（樋口 聰）159

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第３節 データ分析の方法使用するデータと分析対象
二つの大規模教育調査のデータを連結して分析しようとする際、分析の目的、知りたいことに応じて適切なデータを選ぶ必要がある。つまり、それぞれの調査がどのような母集団を対象としたものか、分析対象となる調査の単位やデータの単位が児童生徒個人なのか、教員なのか、学校なのかで、それとも自治体や国全体なのかで、分析できることやその方法が制限される。今回行った大規模データ分析では、以下の二つの大規模教育調査の三つの年度のデータを使用する。
【全国学力・学習状況調査】
日本全国の小学校 6 年生、中学校 3 年生を対象とした悉皆調査（全数調査）であり、今回の分析では国語、算数・数学、理科の 3 教科が実施された令和 4 年度、平成 30 年度、平成 27 年度の受検者の調査問題に対する解答データ、質問紙調査に対する回答データを使用する。
【学校における教育の情報化の実態等に関する調査（教育情報化実態調査）】
 日本全国の公立小学校・中学校に対し、ICT 機器や設備の数や ICT 活用指導力の質問項目に該当する教員数を尋ねた調査で、今回の分析では「全国学調」の前年度にあたる令和 3 年度、平成 29 年度、平成 26
年度の各学校の回答データを使用する。
「全国学調」は、例年 4 月に行われており、前年度の方が関連性が強いと考えられるためである。
「全国学調」のデータは、個々の児童生徒を調査単位にしており、そこから推定される各教科の得点や学習への態度に、「教育情報化実態調査」における ICT 活用指導力等がどの程度関係しているのかを調べることが本分析の目的である。しかし、両調査の調査対象は異なっており、「全国学調」は国公私立を含めているのに対して、「教育情報化実態調査」は公立のみであり、本分析の分析対象は必然的に「公立の小学校・中学校に在籍する小学校 6 年生、中学校 3 年生」に限定される。また、「教育情報化実態調査」は学校単位でデータを集めてはいるが、機器の数や教員数を聞いており、それらをそのまま合計して日本全体の実態を明らかにすることを目的としている。そのため、調査単位が学校であっても個々のデータは学校の規模が反映されたものであり、学校間比較や児童生徒の得点との関係性を分析できる状態にする必要がある。
 個々の児童生徒単位のデータと学校単位のデータを結合する上での困難や課題については、「第４節 分析にあたっての留意点」の中で説明するが、令和 4 年度の「全国学調」の分析対象者数（中学 3 年生）と、
令和 3 年度の「教育情報化実態調査」のデータと結合できた対象者数、その割合（カバー率）を表 5-2-2 に示す。本分析は「全国学調」の 94％をカバーしている（他の年度は 93％）。
表 5-2-2 本分析のカバー率（中学 3 年生の場合）
 

国語

数学

理科

令和  年度全国学力・学習状況調査の分析対象者数





令和  年度教育情報化実態調査と結合できた対象者数





  同調査の解答がある対象者数

カバー率（＝結合できた者÷解答がある者）










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得
得点の推定
児童生徒の能力の推定値として、個々の児童生徒の正答数や正答率、項目反応理論で算出した「得点」などが考えられる。ただし、これらの推定値を使って別の値との相関分析を行うと、相関係数の値が過少推定されることが知られている（これについては、「第４節 分析にあたっての留意点」で簡単に解説する）。そこで本分析では、「OECD 生徒の学習到達度調査（PISA 調査）」や「国際数学・理科教育動向調査（TIMSS）」
等で使われている、項目反応モデルと母集団モデルを合わせた統合モデルを使用する。これによって、より正確な得点の推定値、相関係数を求めることができる。
項目反応モデルには、「2 パラメータ・ロジスティックモデル」（調査問題の特性を「困難度」と「識別力」
といった二つの値＝項目パラメータで表すモデル）を採用し、推定に用いるデータは「全国学調」の正誤データ（無答が 0、正答が 1、誤答が 2 となっている）を 2 値に変換（無答・誤答が 0、正答が 1）して使用する。母集団モデルは、潜在回帰モデルとなっており、その独立変数として児童生徒が所属する学校の情報をダミー変数に変換して用いる。この操作は「条件付け（Conditioning）」と呼ばれている。これらの統合モデルから、「Plausible Value（PV、推算値）」と呼ばれる得点を児童生徒ごとに 10 個ずつ算出し（PV の個数は PISA2015 年調査と同じ）、相関係数の計算に用いる。
三つの調査年度ごとに、小学校、中学校の二つの学校段階、国語、算数・数学、理科という 3 教科の正誤データがあるため、18 種類の得点を計算する必要がある。項目パラメータの推定には統計ソフト「R」（RCore Team 2016）のパッケージ「TAM」（Robisch et al. 2017）の関数「tam.mml()」を、PV の算出には同パッケージの関数「tam.pv()」を使用する。
なお、項目反応理論を用いるときは、項目パラメータ等の値から調査問題を選別することがあるが、本分
析では全ての調査問題を推定に使用している。実際の推定において生じた課題とそれへの対応については、「第４節 分析にあたっての留意点」で説明する。
質
質問項目の処理「全国学調」では、得点を測る調査問題だけでなく、児童生徒に対して学習状況等についての質問紙調査を行っている。本分析では、令和 4 年度の小学校、中学校調査についてのみ、令和 3 年度の「教育情報化実態調査」における ICT 活用指導力との関係性を検証する。
令和 4 年度の中学校調査の生徒質問紙には、69 項目の質問が使われているが、そのうち、ICT 機器の使用状況に関する（32）から（37）、1、2 年生の時に受けた授業に関する（38）から（44）、学校での話合いに関する（45）から（48）、国語に関する（49）から（52）、数学に関する（53）から（60）、理科に関する（61）から（69）の 38 項目を ICT 活用指導力との関係性を見るべきものとして使用する。
（37）以外の質
問項目のデータは、以下の例（図 5-2-1）のようにネガティブな回答の方が値が高くなっている。

図 5-2-1 令和 4 年度「全国学調」の生徒質問項目（49）
このような「1：当てはまる、2：どちらかといえば、当てはまる、3：どちらかといえば、当てはまらな
い、4：当てはまらない」という値を使って相関分析を行うと、ICT 活用指導力が高い学校で生徒が「当てはまる」のようなポジティブな回答をしている場合、相関係数が負の値、つまり「負の相関」となる。そこ

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で、ICT 活用指導力が高いほどポジティブな回答が多い場合に「正の相関」になるように、質問項目の回答
データを「3：当てはまる、2：どちらかといえば、当てはまる、1：どちらかといえば、当てはまらない、
0：当てはまらない」に変換して使用する。
,&7 活用指導力の指標値
「教育情報化実態調査」では、令和 3 年度調査では 16 項目、平成 29 年度調査と平成 26 年度調査は 18
項目の「教員の ICT 活用指導力」に関する質問を学校に行っている。平成 29 年度調査と平成 26 年度調査は同一の質問項目となっているが、令和 3 年度調査は内容が異なっている。学校は、各質問項目の「できる」、「ややできる」、「あまりできない」、「ほとんどできない」の四つの分類に対して、それぞれに当てはまる教員数を回答する（図 5-2-2 を参照）。

図 5-2-2 令和 3 年度「教育情報化実態調査」の質問項目 3（1）の A-1
この調査方法では、質問項目の分類ごとに教員数を合計し、四つの分類の教員数を合計した人数で割れば「日本全体の割合」を簡単に求めることができる。ただし先述したように、このような教員数のデータは、そのままでは学校規模を反映した人数であるため、「日本全体の割合」よりも詳細な分析を行うことができない。本分析では、学校間の比較ができるように、質問項目ごとに「できる」、「ややできる」とされた教員の割合と、「できる」とされた教員の割合を算出し、このポジティブな分類をされた二つの教員割合と児童生徒の得点を「学校情報」を用いて結合し、相関係数を求める。二つの教員割合を使うのは、本分析が大規
模データ分析を行う際の様々な課題を明らかにするためのものであるからであり、本来は関係性が見やす
い方の教員割合のみを使うべきである。
教員の ICT 活用指導力とは別に、令和 3 年度の「教育情報化実態調査」の「統合型校務支援システムの導入の有無」、「①指導者用デジタル教科書の整備状況」、「②学習者用デジタル教科書の整備状況」、「遠隔教育の実施状況」の 4 項目と、令和 4 年度の「全国学調」における小学 6 年生、中学 3 年生の国語の得点との相関係数も計算する。これらは学校ごとに 2 ないし 3 の選択肢を選ぶ質問項目になっている。
ここで注意すべき点として、児童生徒の得点とは異なり、「教育情報化実態調査」の教員の ICT 活用指導
力を表す指標、つまりポジティブに分類された教員の割合や、学校が選んだ選択肢は、学校ごとに同じ値であるということがあげられる。これらの値は学校間の得点の違いを説明することはできるが、学校内の得点の違いを説明することができない。これについては、「第４節 分析にあたっての留意点」で説明する。
相関係数の計算方法
「全国学調」のデータから計算される児童生徒の得点、「教育情報化実態調査」のデータから計算される
学校ごとの教員の ICT 活用指導力指標（教員割合）は、いずれも連続した値である（選択肢のようなカテ
ゴリカルな値ではない）ため、相関係数の計算には「ピアソンの積率相関係数（Pearson product-moment
correlation coefficient）」を使用する。計算には統計ソフト「R」の関数「cor()」を使う。令和 4 年度と令和
3 年度の組合せの場合、2 種類の教員割合、16 の質問項目、三つの教科の組合せがあり、全部で 96 個の相162

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関係数を求めることになり、他の 2 組の年度では 18 の質問項目、全部で 108 個の相関係数を求めることになる。
令和 3 年度の「教育情報化実態調査」の「統合型校務支援システムの導入の有無」、「①指導者用デジタル
教科書の整備状況」、「②学習者用デジタル教科書の整備状況」、「遠隔教育の実施状況」の 4 項目と、令和 4
年度の「全国学調」における小学 6 年生、中学 3 年生の国語の得点は、前者がカテゴリカルな値で後者が連続した値であるため、相関係数の計算には「双列相関係数（Polyserial correlation coefficient）」を使用する。計算には統計ソフト「R」のパッケージ「psych」（Revelle 2018）の関数「mixedCor()」を使う。
令和 4 年度の「全国学調」における小学 6 年生、中学 3 年生への質問紙調査（38 項目）と、令和 3 年度の「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力指標（教員割合）も、前者がカテゴリカルな値で後者が連続した値であるため、相関係数の計算には「双列相関係数」を使用する。
相関係数は二つの値の共変関係を表す指標で、 から  までの値をとり、 は無相関、つまり関係性がなく、 に近いほど正の相関、つまり一方の値が高いほどもう一方の値が高いという関係性を、 に近いほど負の相関、つまり一方の値が高いほどもう一方の値が低いという関係性を意味している。値の解釈は研究分野によって異なり、特に社会科学の場合、科学的実験のように他の要因を統制できないため、比較的低い値になりやすい。本分析では、 未満の場合を無相関、 以上の場合を何らかの相関があると考える。
（袰岩 晶・寺尾 香那子）

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第４節 分析にあたっての留意点データの連結における課題
二つ以上の大規模教育調査のデータを結びつけて分析（クロス分析）するには、データを結びつけるための共通の情報が必要である。本分析では、学校情報を用いて「全国学調」と「教育情報化実態調査」のデー
タを結びつけている。
近年の文部科学省が行っている調査では、学校を示す固有の番号、すなわち「学校コード」の統一化が図られているが、今回用いる調査年度の「全国学調」と「教育情報化実態調査」の「学校コード」は一致しておらず、利用可能な学校情報として「学校名」を使う。連結できた生徒の割合（カバー率）は、前節で述べたとおり 93％から 94％となっている。使用したデータが全て文部科学省のものであったため、「学校名」が統一化されているが、別の省庁や自治体等の調査では、この「学校名」も一致しているとは限らない点に注意が必要である。
様々な教育調査のデータが公開されたとしても、クロス分析にはデータを結びつける情報が不可欠であり、データの利用を促進するには、様々な情報の形式やコードの統一化がなされる必要がある。
能力の推定値を用いる場合の課題
個々の児童生徒の能力を表す推定値として、正答数、正答率、項目反応理論で算出した得点などがあげられるが、児童生徒の能力の違い（ばらつき具合や格差）を見たいときや、この能力の違いを何らかの要因で説明しようとするとき（本分析の相関係数もその一つ）、計算される分散や相関係数といった指標値が過少推定されるという問題がある。例えば、ある受検者 j があるテストで推定された得点𝑥𝑥𝑗𝑗 には、真の能力を表すt𝑗𝑗 の部分と偶然に左右される誤差の部分𝑒𝑒𝑗𝑗 からなるとする。
𝑥𝑥𝑗𝑗 = 𝑡𝑡𝑗𝑗 + 𝑒𝑒𝑗𝑗

ここで全受検者の人数を n、平均得点をx̅とするとき、誤差の平均は±0 になると考えられるため、以下の式が成り立つ（Σは、n 人分の値を足し合わせた合計値を意味する）
。

𝑥𝑥 =

1
1
1
1
1
1
∑ 𝑥𝑥𝑖𝑖 = ∑(𝑡𝑡𝑗𝑗 + 𝑒𝑒𝑗𝑗 ) = ∑ 𝑡𝑡𝑖𝑖 + ∑ 𝑒𝑒𝑖𝑖 = ∑ 𝑡𝑡𝑖𝑖 + 0 = ∑ 𝑡𝑡𝑖𝑖 = 𝑡𝑡
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝑛𝑛
𝑛𝑛

平均得点x̅は、真の能力の平均得点𝑡𝑡̅と一致しており、その不偏推定量となっている。ところが得点のばらつき具合を表す指標である分散や標準偏差では、このような関係が成り立たない。分散を𝑉𝑉[𝑥𝑥]とすると、以下のようになる。

𝑉𝑉[𝑥𝑥] =

=

=

=

1

𝑛𝑛 − 1∑(𝑥𝑥𝑖𝑖 − 𝑥𝑥̅)2

この式は、分散の公式

1∑(𝑥𝑥𝑖𝑖2 − 2𝑥𝑥𝑖𝑖 ∙ 𝑥𝑥̅ + 𝑥𝑥̅ 2 )𝑛𝑛 − 11
2∑ {(𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑒𝑒𝑖𝑖 )2 − 2𝑡𝑡(𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑒𝑒𝑖𝑖 ) + 𝑡𝑡 }𝑛𝑛 − 1

1
2∑ {𝑡𝑡𝑖𝑖2 + 2𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑒𝑒𝑖𝑖 + 𝑒𝑒𝑖𝑖2 − 2𝑡𝑡𝑡𝑡𝑖𝑖 − 2𝑡𝑡𝑒𝑒𝑖𝑖 + 𝑡𝑡 }𝑛𝑛 − 1164

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=

=

1
2
∑ {𝑡𝑡𝑖𝑖2 − 2𝑡𝑡𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑡𝑡 + 𝑒𝑒𝑖𝑖2 + 2𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑒𝑒𝑖𝑖 − 2𝑡𝑡𝑒𝑒𝑖𝑖 }𝑛𝑛 − 1

1∑{(𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡̅)2 + (𝑒𝑒𝑖𝑖 − 0)2 + 2(𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡̅)(𝑒𝑒𝑖𝑖 − 0)}𝑛𝑛 − 1

ここで𝑒𝑒𝑖𝑖 は誤差であり、𝑡𝑡𝑖𝑖 との共分散が 0 になることから、𝑉𝑉[𝑥𝑥]は以下のようになる。

𝑉𝑉[𝑥𝑥] =1𝑛𝑛 − 1∑(𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡̅)2 +1

𝑛𝑛 − 1= 𝑉𝑉[𝑡𝑡] + 𝑉𝑉[𝑒𝑒]∑(𝑒𝑒𝑖𝑖 − 0)2 + 0

推定値の分散は、真の能力の分散に対して誤差分散だけ過大推定となっている。項目反応理論による最尤
推定値（MLE）を得点として使うと、上記の理由で分散が過大推定され、項目反応理論によるベイズ推定値（EAP）を得点として使うと分散が過少推定されることが Mislevy ら（1992）によって指摘されており、これを回避するため、得点として PV を使うことが提案されている。
なお、能力の推定値を使って相関係数を求める場合、能力の違い（分散）に誤差分散が加わったり、少なく見積もられたりするため、相対的に相関係数の値が 0（無相関）に近くなる（通常は過少推定される）ことが、Wu（2005）や Monseur と Adams（2009）で指摘されている。また、正答率を用いた場合も相関係数に同じ現象が起こることを袰岩ら（2019）がシミュレーションを用いて明らかにしている。正答率で起こるのであれば、その元となっている正答数でも同じことが起こる。このような過少推定は PV を用いた
場合でも起こり、それを回避する方法の一つとして、母集団モデルへの「条件付け」（Adams et al. 1997）が提案されている。能力の推定値を算出するとき、調査問題への解答データだけでなく、指標や質問項目の情報も合わせて推定モデルに組み込み（先述の統合モデル）、そこから算出される PV を使うことで、相関係数等の不偏推定量を得ることができる。学校情報を用いた統合モデルについては、袰岩と篠原（2022）
が様々な方法での比較研究を行っており、本分析ではその中でも最も有効であった「学校情報をダミー変数
として条件付けを行う」方法をとっており、この方法は PISA 調査と同じものである。
表 5-2-3 は、令和 4 年度の「全国学調」と令和 3 年度の「教育情報化実態調査」のクロスデータについて、条件付けを行った PV と行わなかった場合（項目反応理論による EAP での推定値）とで、中学 3 年生の得点と教員の ICT 活用指導力の最初の 8 項目との相関係数を比較している。
3 教科と 8 項目全ての組合せで、EAP（右側）の方が相関係数の値が小さくなっており、上記の過少推定が起こっていると考えられる。正答数、正答率、項目反応理論による最尤推定値を使ったとしても、同様の傾向が予想される。本研究では、「条件付け」を行うことで、この現象を回避している。
学校単位の情報を用いる際の課題
本分析で用いる教員の ICT 活用指導力の指標値は、学校単位で得られる教員割合を使っている。そのため児童生徒の得点の違いにおいて、学校間の違い（学校平均の違い）の部分しか説明できない。つまり、児童生徒の得点の違い（分散）が学校間よりも学校内で大きい場合、学校単位で得られる情報で説明できる部
分が相対的に小さくなり、相関係数の値が小さくなる。
児童生徒の得点の分散𝑉𝑉[𝑥𝑥]は、以下のように学校間分散𝑉𝑉[𝑥𝑥𝑏𝑏 ]（学校間の違いを表す部分）と学校内分散

𝑉𝑉[𝑥𝑥𝑤𝑤 ]（学校内での違いを表す部分）に分けることができる。

𝑉𝑉[𝑥𝑥] = 𝑉𝑉[𝑥𝑥𝑏𝑏 ] + 𝑉𝑉[𝑥𝑥𝑤𝑤 ]16517511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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表 5-2-3 条件付けを行った場合と行わない場合の比較（相関係数）
IRT による生徒の得点と「できる、ややできる」とされた
教員の割合との相関（PV 使用）
国語
数学
理科
Ａ－１ 教育効果を上げるために，コンピュータやイン
ターネットなどの利用場面を計画して活用する。
Ａ－２ 授業で使う教材や校務分掌に必要な資料などを集めたり，保護者・地域との連携に必要な情報を発信したりするためにインターネットなどを活用する。
Ａ－３ 授業に必要なプリントや提示資料，学級経営や校務分掌に必要な文書や資料などを作成するために，ワープロソフト，表計算ソフトやプレゼンテーショ
ンソフトなどを活用する。
Ａ－４ 学習状況を把握するために児童生徒の作品・
レポート・ワークシートなどをコンピュータなどを活用して記録・整理し，評価に活用する。
Ｂ－１ 児童生徒の興味・関心を高めたり，課題を明確につかませたり，学習内容を的確にまとめさせたりするために，コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。
Ｂ－２ 児童生徒に互いの意見・考え方・作品などを共有させたり，比較検討させたりするために，コンピュー
タや提示装置などを活用して児童生徒の意見などを効果的に提示する。
Ｂ－３ 知識の定着や技能の習熟をねらいとして，学習用ソフトウェアなどを活用して，繰り返し学習する課
題や児童生徒一人一人の理解・習熟の程度に応じた課題などに取り組ませる。
Ｂ－４ グループで話し合って考えをまとめたり，協働してレポート・資料・作品などを制作したりするなどの学習の際に，コンピュータやソフトウェアなどを効果的に活用させる。

IRT による生徒の得点と「できる、ややできる」とされた
教員の割合との相関（EAP 使用）
国語
数学
理科

0.018

0.014

0.019

0.014

0.012

0.017

0.015

0.008

0.017

0.011

0.007

0.014

0.014

0.007

0.016

0.011

0.006

0.013

0.015

0.009

0.016

0.011

0.008

0.014

0.018

0.010

0.018

0.014

0.009

0.015

0.019

0.015

0.022

0.015

0.013

0.018

0.009

0.003

0.009

0.007

0.003

0.007

0.026

0.022

0.027

0.020

0.020

0.023

 そして学校単位の情報で説明できる部分の割合、すなわち「学校間分散割合」を以下の式（級内相関係数を求める式と同一）で求めることができる。

学校間分散割合 =𝑉𝑉[𝑥𝑥𝑏𝑏 ]𝑉𝑉[𝑥𝑥𝑏𝑏 ]=𝑉𝑉[𝑥𝑥] 𝑉𝑉[𝑥𝑥𝑏𝑏 ] + 𝑉𝑉[𝑥𝑥𝑤𝑤 ]この値を令和 4 年度の「全国学調」の中学校国語で求めると「0.074」、つまり 7.4％であり、学校情報で説明できる部分が 10％未満となっている（統計ソフト「R」のパッケージ「psych」（Revelle 2018）の関数「statsBy()」を使用）。教育調査において学校単位で得られる情報と児童生徒単位で得られる情報との相関が低くなるのも、次節で示す本分析の相関分析の結果で相関係数の値が低いのも、この要因が関係している。
大規模調査データの処理に関する課題
「全国学調」のような悉皆調査では、参加する児童生徒の数が小学校・中学校それぞれで約 100 万人となっており、通常の表計算ソフトでデータを保存したり、開いたりするだけでもコンピュータのメモリ容量
や CPU の処理能力をかなり使うことになる。そして項目反応理論のような高度な分析を行ったりすると、
通常のパーソナルコンピュータではメモリ不足を起こす可能性がある。前節で述べたように、本分析では、
学校情報をダミー変数にして「条件付け」を行うが、小学校で約 2 万校、中学校で約 1 万校分のダミー変数、つまり 2 万個と 1 万個のダミー変数を潜在回帰モデルの従属変数とするため、そのままでは 70GB 以
上のメモリが必要になり、比較的高性能なパーソナルコンピュータでも得点の推定値を得ることができな

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い。そこで、三つの調査年度、小学校、中学校の二つの学校段階、国語、算数・数学、理科という 3 教科でわかれた 18 個の正誤データそれぞれに対し、最初にダミー変数を使わずに項目反応モデルだけで項目パラメータを推定し、次にそれぞれのデータを都道府県ごとに分割し、先に推定された項目パラメータは固定して、学校情報のダミー変数で条件付けをした統合モデルで PV（Plausible Value）を算出する。
項目反応理論を利用するとき、項目パラメータを推定する時に使うデータと、得点を推定する時のデータとが異なることがよくある。例えば、資格試験などで項目反応理論を使うときは、資格試験を受けるのとは異なる基準となる集団（準拠集団）に多くの問題を試してもらい、そのデータから得られた項目パラメータを使って、試験を受ける個々の受検者（準拠集団が受けた問題の一部に解答する）の得点を算出することがある。図 5-2-3 のように、準拠集団が受けた問題の一部を複数の試験で使った場合、それぞれの試験を受けた受検者に対し、準拠集団の項目パラメータを基準にして比較可能な得点を算出することができる。このよ
うに、項目パラメータの値を固定して得点の等化を行う方法を「項目パラメータ固定法」と呼ぶ。

準拠集団によって
項目パラメータを推定

Aが解答

受検者 ABC は異なる問題冊子に解答しているが、比較可能な得点が
推定可能
Bが
解答

Cが

解答

図 5-2-3 準拠集団を用いた「項目パラメータ固定法」の例
大規模教育調査で得点を推定する場合、準拠集団が調査対象と異なると、項目パラメータを用いた調査問
題の分析ができなくなる（項目パラメータは準拠集団の特徴を捉えているが、調査対象集団の特徴を反映していないため）。PISA 調査のような国際的な学力調査（OECD 2014; 2017）では、調査対象集団の全生徒、
もしくは無作為抽出した一部の生徒を使って項目パラメータを推定し、この項目パラメータと調査問題への解答とともに、質問項目への解答、学校情報やその他の属性情報等をダミー変数にし、参加国・地域ごとに項目反応モデルと母集団モデルの統合モデルを使って PV を算出している。
本分析で行った得点の推定も、この PISA 調査の手法を採用している。全国の児童生徒のデータを使って項目パラメータを推定し、次に都道府県ごとに PV を算出している。項目反応理論による「等化」を用いることで、限られたリソースの中で複雑な分析（この場合は得点の算出）を可能にしている。
（袰岩 晶・寺尾 香那子）

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16:32:11

第５節 分析結果の概要小学校
（1）令和 4 年度「全国学調」と令和 3 年度「教育情報化実態調査」のクロス分析
令和 4 年度「全国学調」における小学 6 年生の得点と、令和 3 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力 16 項目との相関を表 5-2-4 に示す。教科ごとに相関係数が最も高い 3 項目に網掛けを付している。いずれの値も 0.2 を下回っているが（最大で 0.028）、B-2 の児童生徒同士の意見共有や比較検討のために ICT による情報提示を行うことを示した項目と各教科の相関が比較的高かった。
表 5-2-4 令和 4 年度「全国学調」の児童調査における得点と令和 3 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力との関係（相関係数）
IRTによる児童の得点と「できる、ややできる」とされた
教員の割合との相関
国語
算数
理科
Ａ－１ 教育効果を上げるために，コンピュータやインターネットなどの利用場面を計画して活用する。
Ａ－２ 授業で使う教材や校務分掌に必要な資料などを集めたり，保護者・地域との連携に必要な情報を発信したりするためにインターネットなどを活用する。
Ａ－３ 授業に必要なプリントや提示資料，学級経営や校務分掌に必要な文書や資料などを作成するために，ワープロソフト，表計算ソフトやプ
レゼンテーションソフトなどを活用する。
Ａ－４ 学習状況を把握するために児童生徒の作品・レポート・ワーク
シートなどをコンピュータなどを活用して記録・整理し，評価に活用する。
Ｂ－１ 児童生徒の興味・関心を高めたり，課題を明確につかませたり，
学習内容を的確にまとめさせたりするために，コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。
Ｂ－２ 児童生徒に互いの意見・考え方・作品などを共有させたり，比較検討させたりするために，コンピュータや提示装置などを活用して児童生徒の意見などを効果的に提示する。
Ｂ－３ 知識の定着や技能の習熟をねらいとして，学習用ソフトウェアなどを活用して，繰り返し学習する課題や児童生徒一人一人の理解・習熟の程度に応じた課題などに取り組ませる。
Ｂ－４ グループで話し合って考えをまとめたり，協働してレポート・資料・作品などを制作したりするなどの学習の際に，コンピュータやソフトウェアなどを効果的に活用させる。
Ｃ－１ 学習活動に必要な，コンピュータなどの基本的な操作技能（文字入力やファイル操作など）を児童生徒が身に付けることができるように指導する。
Ｃ－２ 児童生徒がコンピュータやインターネットなどを活用して，情報を収集したり，目的に応じた情報や信頼できる情報を選択したりできるよ
うに指導する。
Ｃ－３ 児童生徒がワープロソフト・表計算ソフト・プレゼンテーションソフトなどを活用して，調べたことや自分の考えを整理したり，文章・表・グラ
フ・図などに分かりやすくまとめたりすることができるように指導する。
Ｃ－４ 児童生徒が互いの考えを交換し共有して話合いなどができるよ
うに，コンピュータやソフトウェアなどを活用することを指導する。
Ｄ－１ 児童生徒が情報社会への参画にあたって自らの行動に責任を持ち，相手のことを考え，自他の権利を尊重して，ルールやマナーを守って情報を集めたり発信したりできるように指導する。
Ｄ－２ 児童生徒がインターネットなどを利用する際に，反社会的な行為
や違法な行為，ネット犯罪などの危険を適切に回避したり，健康面に留意して適切に利用したりできるように指導する。
Ｄ－３ 児童生徒が情報セキュリティの基本的な知識を身に付け，パス
ワードを適切に設定・管理するなど，コンピュータやインターネットを安全に利用できるように指導する。
Ｄ－４ 児童生徒がコンピュータやインターネットの便利さに気付き，学習に活用したり，その仕組みを理解したりしようとする意欲が育まれるよ
うに指導する。

IRTによる児童の得点と「できる」とされた教員の割合との
相関
国語
算数
理科

0.020

0.016

0.020

0.015

0.012

0.012

0.020

0.017

0.020

0.013

0.011

0.013

0.016

0.014

0.018

0.011

0.012

0.012

0.022

0.019

0.021

0.013

0.012

0.011

0.022

0.018

0.021

0.013

0.012

0.012

0.028

0.028

0.027

0.018

0.018

0.016

0.016

0.011

0.015

0.010

0.008

0.009

0.026

0.026

0.025

0.015

0.015

0.014

0.019

0.013

0.020

0.014

0.010

0.013

0.021

0.015

0.021

0.015

0.012

0.014

0.027

0.026

0.028

0.014

0.014

0.014

0.026

0.028

0.025

0.014

0.015

0.012

0.020

0.015

0.020

0.017

0.013

0.017

0.018

0.011

0.017

0.017

0.012

0.016

0.021

0.018

0.018

0.015

0.015

0.015

0.020

0.014

0.019

0.016

0.013

0.015

168

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報告書.indd168

2024/03/22

16:32:12

（2）平成 30 年度「全国学調」と平成 29 年度「教育情報化実態調査」のクロス分析
平成 30 年度「全国学調」における小学 6 年生の得点と、平成 29 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力 18 項目との相関を表 5-2-5 に示す。教科ごとに相関係数が最も高い 3 項目に網掛けを付している。いずれの値も 0.2 を下回っているが（最大で 0.027）、A-3 や A-4 といったプリントや提示資料の作成、児童生徒の様々なデータの管理集計に ICT を活用することを示した項目と国語、理科の得点との相関が高かった。
表 5-2-5 平成 30 年度「全国学調」の児童調査における得点と平成 29 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力との関係（相関係数）



IRTによる児童の得点と「できる、ややできる」とされた
教員の割合との相関
国語
算数
理科



IRTによる児童の得点と「できる」とされた教員の割合との
相関
国語
算数
理科

Ａ１ 教育効果をあげるには、どの場面にどのようにしてコンピュータや
インターネットなどを利用すればよいかを計画する。

0.019

0.019

0.021

0.012

0.011

0.013

Ａ２ 授業で使う教材や資料などを集めるために、インターネットやCDROMなどを活用する。

0.017

0.012

0.020

0.017

0.013

0.019

Ａ３ 授業に必要なプリントや提示資料を作成するために、ワープロソフ
トやプレゼンテーションソフトなどを活用する。

0.023

0.020

0.026

0.019

0.016

0.021

Ａ４ 評価を充実させるために、コンピュータやデジタルカメラなどを活用して生徒の作品・学習状況・成績などを管理し集計する。

0.024

0.016

0.027

0.019

0.015

0.019

Ｂ１ 学習に対する生徒の興味・関心を高めるために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。

0.020

0.021

0.022

0.017

0.015

0.017

Ｂ２ 生徒一人一人に課題意識をもたせるために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。

0.020

0.021

0.022

0.016

0.013

0.016

Ｂ３ わかりやすく説明したり、生徒の思考や理解を深めたりするために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示す
る。

0.018

0.021

0.021

0.015

0.012

0.016

Ｂ４ 学習内容をまとめる際に生徒の知識の定着を図るために、コン
ピュータや提示装置などを活用して資料などをわかりやすく提示する。

0.016

0.018

0.018

0.013

0.010

0.014

Ｃ１ 生徒がコンピュータやインターネットなどを活用して、情報を収集したり選択したりできるように指導する。

0.014

0.010

0.019

0.015

0.011

0.017

Ｃ２ 生徒が自分の考えをワープロソフトで文章にまとめたり、調べた結果を表計算ソフトで表やグラフなどにまとめたりすることを指導する。

0.011

0.010

0.015

0.011

0.009

0.015

Ｃ３ 生徒がコンピュータやプレゼンテーションソフトなどを活用して、わ
かりやすく説明したり効果的に表現したりできるように指導する。

0.015

0.014

0.020

0.016

0.013

0.018

0.009

0.007

0.015

0.010

0.006

0.013

0.014

0.009

0.018

0.014

0.011

0.017

0.016

0.011

0.018

0.016

0.013

0.018

0.015

0.011

0.019

0.016

0.013

0.019

0.016

0.016

0.018

0.015

0.013

0.017

0.014

0.012

0.017

0.011

0.008

0.015

0.020

0.018

0.020

0.014

0.011

0.015

Ｃ４ 生徒が学習用ソフトやインターネットなどを活用して、繰り返し学習
したり練習したりして、知識の定着や技能の習熟を図れるように指導する。
Ｄ１ 生徒が情報社会への参画にあたって責任ある態度と義務を果た
し、情報に関する自分や他者の権利を理解し尊重できるように指導する。
Ｄ２ 生徒が情報の保護や取り扱いに関する基本的なルールや法律の内容を理解し、反社会的な行為や違法な行為などに対して適切に判断し行動できるように指導する。
Ｄ３ 生徒がインターネットなどを利用する際に、情報の信頼性やネット犯罪の危険性などを理解し、情報を正しく安全に活用できるように指導する。
Ｄ４ 生徒が情報セキュリティに関する基本的な知識を身に付け、コン
ピュータやインターネットを安全に使えるように指導する。
Ｅ１ 校務分掌や学級経営に必要な情報をインターネットなどで集めて、ワープロソフトや表計算ソフトなどを活用して文書や資料などを作成する。
Ｅ２ 教員間、保護者・地域の連携協力を密にするため、インターネット
や校内ネットワークなどを活用して、必要な情報の交換・共有化を図る。

169

17511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

報告書.indd1692024/03/22

16:32:14

（3）平成 27 年度「全国学調」と平成 26 年度「教育情報化実態調査」のクロス分析
平成 27 年度「全国学調」における小学 6 年生の得点と、平成 26 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力 18 項目との相関を表 5-2-6 に示す。教科ごとに相関係数が最も高い 3 項目に網掛けを付している。いずれの値も 0.2 を下回っているが（最大で 0.032）、（2）平成 30 年度「全国学調」と平成
29 年度「教育情報化実態調査」のクロス分析と同様に、A-3 や A-4 といった提示資料の作成、データの管理集計に ICT を活用することを示した項目と国語、理科の得点との相関が高い傾向にあった。
表 5-2-6 平成 27 年度「全国学調」の児童調査における得点と平成 26 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力との関係（相関係数）



IRTによる児童の得点と「できる、ややできる」とされた
教員の割合との相関
国語
算数
理科



IRTによる児童の得点と「できる」とされた教員の割合との
相関
国語
算数
理科

Ａ１ 教育効果をあげるには、どの場面にどのようにしてコンピュータや
インターネットなどを利用すればよいかを計画する。

0.018

0.015

0.023

0.009

0.010

0.014

Ａ２ 授業で使う教材や資料などを集めるために、インターネットやCDROMなどを活用する。

0.021

0.012

0.025

0.014

0.012

0.019

Ａ３ 授業に必要なプリントや提示資料を作成するために、ワープロソフ
トやプレゼンテーションソフトなどを活用する。

0.025

0.018

0.028

0.016

0.016

0.023

Ａ４ 評価を充実させるために、コンピュータやデジタルカメラなどを活用して生徒の作品・学習状況・成績などを管理し集計する。

0.028

0.018

0.032

0.017

0.014

0.022

Ｂ１ 学習に対する生徒の興味・関心を高めるために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。

0.024

0.022

0.028

0.015

0.015

0.021

Ｂ２ 生徒一人一人に課題意識をもたせるために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。

0.022

0.020

0.028

0.014

0.014

0.019

Ｂ３ わかりやすく説明したり、生徒の思考や理解を深めたりするために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示す
る。

0.021

0.020

0.026

0.013

0.013

0.019

Ｂ４ 学習内容をまとめる際に生徒の知識の定着を図るために、コン
ピュータや提示装置などを活用して資料などをわかりやすく提示する。

0.021

0.018

0.026

0.012

0.012

0.017

Ｃ１ 生徒がコンピュータやインターネットなどを活用して、情報を収集したり選択したりできるように指導する。

0.020

0.012

0.023

0.011

0.009

0.015

Ｃ２ 生徒が自分の考えをワープロソフトで文章にまとめたり、調べた結果を表計算ソフトで表やグラフなどにまとめたりすることを指導する。

0.016

0.009

0.021

0.005

0.004

0.011

Ｃ３ 生徒がコンピュータやプレゼンテーションソフトなどを活用して、わ
かりやすく説明したり効果的に表現したりできるように指導する。

0.021

0.015

0.025

0.012

0.010

0.017

0.016

0.009

0.021

0.007

0.005

0.012

0.020

0.013

0.025

0.012

0.010

0.018

0.019

0.012

0.023

0.014

0.012

0.020

0.022

0.014

0.025

0.013

0.011

0.019

0.020

0.016

0.023

0.011

0.011

0.016

0.020

0.014

0.026

0.011

0.011

0.018

0.023

0.017

0.028

0.013

0.013

0.019

Ｃ４ 生徒が学習用ソフトやインターネットなどを活用して、繰り返し学習
したり練習したりして、知識の定着や技能の習熟を図れるように指導する。
Ｄ１ 生徒が情報社会への参画にあたって責任ある態度と義務を果た
し、情報に関する自分や他者の権利を理解し尊重できるように指導する。
Ｄ２ 生徒が情報の保護や取り扱いに関する基本的なルールや法律の内容を理解し、反社会的な行為や違法な行為などに対して適切に判断し行動できるように指導する。
Ｄ３ 生徒がインターネットなどを利用する際に、情報の信頼性やネット犯罪の危険性などを理解し、情報を正しく安全に活用できるように指導する。
Ｄ４ 生徒が情報セキュリティに関する基本的な知識を身に付け、コン
ピュータやインターネットを安全に使えるように指導する。
Ｅ１ 校務分掌や学級経営に必要な情報をインターネットなどで集めて、ワープロソフトや表計算ソフトなどを活用して文書や資料などを作成する。
Ｅ２ 教員間、保護者・地域の連携協力を密にするため、インターネット
や校内ネットワークなどを活用して、必要な情報の交換・共有化を図る。

170

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報告書.indd1702024/03/22

16:32:15

中学校
（1）令和 4 年度「全国学調」と令和 3 年度「教育情報化実態調査」のクロス分析
令和 4 年度「全国学調」における中学 3 年生の得点と、令和 3 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力 16 項目との相関を表 5-2-7 に示す。教科ごとに相関係数が最も高い 3 項目に網掛けを付している。いずれも 0.2 を下回っているが（最大で 0.027）、B-4 のグループでの話合いや協働による学習のまとめにおける ICT 活用や、児童生徒同士が意見交換・共有を ICT を活用してできるための指導に関する項目（C-4）と各教科との相関が比較的高い値となっていた。


表 5-2-7 令和 4 年度「全国学調」の生徒調査における得点と令和 3 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力との関係（相関係数）
IRTによる生徒の得点と「できる、ややできる」とされた
教員の割合との相関
国語
数学
理科
Ａ－１ 教育効果を上げるために，コンピュータやインターネットなどの利用場面を計画して活用する。
Ａ－２ 授業で使う教材や校務分掌に必要な資料などを集めたり，保護者・地域との連携に必要な情報を発信したりするためにインターネットなどを活用する。
Ａ－３ 授業に必要なプリントや提示資料，学級経営や校務分掌に必要な文書や資料などを作成するために，ワープロソフト，表計算ソフトやプ
レゼンテーションソフトなどを活用する。
Ａ－４ 学習状況を把握するために児童生徒の作品・レポート・ワーク
シートなどをコンピュータなどを活用して記録・整理し，評価に活用する。
Ｂ－１ 児童生徒の興味・関心を高めたり，課題を明確につかませたり，
学習内容を的確にまとめさせたりするために，コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。
Ｂ－２ 児童生徒に互いの意見・考え方・作品などを共有させたり，比較検討させたりするために，コンピュータや提示装置などを活用して児童生徒の意見などを効果的に提示する。
Ｂ－３ 知識の定着や技能の習熟をねらいとして，学習用ソフトウェアなどを活用して，繰り返し学習する課題や児童生徒一人一人の理解・習熟の程度に応じた課題などに取り組ませる。
Ｂ－４ グループで話し合って考えをまとめたり，協働してレポート・資料・作品などを制作したりするなどの学習の際に，コンピュータやソフトウェアなどを効果的に活用させる。
Ｃ－１ 学習活動に必要な，コンピュータなどの基本的な操作技能（文字入力やファイル操作など）を児童生徒が身に付けることができるように指導する。
Ｃ－２ 児童生徒がコンピュータやインターネットなどを活用して，情報を収集したり，目的に応じた情報や信頼できる情報を選択したりできるよ
うに指導する。
Ｃ－３ 児童生徒がワープロソフト・表計算ソフト・プレゼンテーションソフトなどを活用して，調べたことや自分の考えを整理したり，文章・表・グラ
フ・図などに分かりやすくまとめたりすることができるように指導する。
Ｃ－４ 児童生徒が互いの考えを交換し共有して話合いなどができるよ
うに，コンピュータやソフトウェアなどを活用することを指導する。
Ｄ－１ 児童生徒が情報社会への参画にあたって自らの行動に責任を持ち，相手のことを考え，自他の権利を尊重して，ルールやマナーを守って情報を集めたり発信したりできるように指導する。
Ｄ－２ 児童生徒がインターネットなどを利用する際に，反社会的な行為
や違法な行為，ネット犯罪などの危険を適切に回避したり，健康面に留意して適切に利用したりできるように指導する。
Ｄ－３ 児童生徒が情報セキュリティの基本的な知識を身に付け，パス
ワードを適切に設定・管理するなど，コンピュータやインターネットを安全に利用できるように指導する。
Ｄ－４ 児童生徒がコンピュータやインターネットの便利さに気付き，学習に活用したり，その仕組みを理解したりしようとする意欲が育まれるよ
うに指導する。

IRTによる生徒の得点と「できる」とされた教員の割合との
相関
国語
数学
理科

0.018

0.014

0.019

0.014

0.010

0.011

0.015

0.008

0.017

0.009

0.004

0.007

0.014

0.007

0.016

0.008

0.001

0.006

0.015

0.009

0.016

0.009

0.005

0.007

0.018

0.010

0.018

0.013

0.006

0.009

0.019

0.015

0.022

0.018

0.014

0.014

0.009

0.003

0.009

0.007

0.002

0.003

0.026

0.022

0.027

0.020

0.017

0.016

0.013

0.005

0.015

0.011

0.004

0.008

0.014

0.005

0.017

0.013

0.006

0.010

0.022

0.016

0.024

0.015

0.009

0.012

0.023

0.021

0.025

0.017

0.014

0.014

0.011

0.003

0.012

0.015

0.010

0.013

0.011

0.001

0.012

0.015

0.009

0.012

0.013

0.013

0.016

0.011

0.009

0.009

0.013

0.006

0.015

0.012

0.008

0.010

171

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16:32:16

（2）平成 30 年度「全国学調」と平成 29 年度「教育情報化実態調査」のクロス分析
平成 30 年度「全国学調」における中学 3 年生の得点と、平成 29 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力 18 項目との相関を表 5-2-8 に示す。教科ごとに相関係数が最も高い 3 項目に網掛けを付している。いずれの値も 0.2 を下回っているが（最大で 0.031）、C-1、C-2、C-3 といった児童生徒
が ICT を活用して情報収集を行ったり、表やグラフでまとめて説明したりできるよう指導するといった内容の項目と、国語及び理科の得点との間に、比較的高い相関がみられた。


表 5-2-8 平成 30 年度「全国学調」の生徒調査における得点と平成 29 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力との関係（相関係数）



IRTによる生徒の得点と「できる、ややできる」とされた
教員の割合との相関
国語
数学
理科



IRTによる生徒の得点と「できる」とされた教員の割合との
相関
国語
数学
理科

Ａ１ 教育効果をあげるには、どの場面にどのようにしてコンピュータや
インターネットなどを利用すればよいかを計画する。

0.019

0.019

0.022

0.015

0.015

0.013

Ａ２ 授業で使う教材や資料などを集めるために、インターネットやCDROMなどを活用する。

0.014

0.013

0.019

0.009

0.006

0.010

Ａ３ 授業に必要なプリントや提示資料を作成するために、ワープロソフ
トやプレゼンテーションソフトなどを活用する。

0.020

0.020

0.024

0.014

0.011

0.014

Ａ４ 評価を充実させるために、コンピュータやデジタルカメラなどを活用して生徒の作品・学習状況・成績などを管理し集計する。

0.019

0.018

0.023

0.012

0.010

0.012

Ｂ１ 学習に対する生徒の興味・関心を高めるために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。

0.018

0.019

0.023

0.015

0.013

0.017

Ｂ２ 生徒一人一人に課題意識をもたせるために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。

0.021

0.019

0.023

0.015

0.013

0.015

Ｂ３ わかりやすく説明したり、生徒の思考や理解を深めたりするために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示す
る。

0.021

0.021

0.024

0.016

0.015

0.017

Ｂ４ 学習内容をまとめる際に生徒の知識の定着を図るために、コン
ピュータや提示装置などを活用して資料などをわかりやすく提示する。

0.019

0.018

0.020

0.014

0.012

0.014

Ｃ１ 生徒がコンピュータやインターネットなどを活用して、情報を収集したり選択したりできるように指導する。

0.028

0.019

0.031

0.017

0.010

0.017

Ｃ２ 生徒が自分の考えをワープロソフトで文章にまとめたり、調べた結果を表計算ソフトで表やグラフなどにまとめたりすることを指導する。

0.027

0.021

0.030

0.017

0.011

0.017

Ｃ３ 生徒がコンピュータやプレゼンテーションソフトなどを活用して、わ
かりやすく説明したり効果的に表現したりできるように指導する。

0.028

0.022

0.031

0.019

0.013

0.019

0.020

0.016

0.022

0.012

0.006

0.011

0.020

0.020

0.025

0.014

0.013

0.016

0.019

0.019

0.024

0.014

0.013

0.015

0.018

0.018

0.023

0.014

0.013

0.015

0.019

0.019

0.022

0.013

0.011

0.012

0.015

0.012

0.018

0.008

0.005

0.009

0.017

0.015

0.021

0.009

0.006

0.011

Ｃ４ 生徒が学習用ソフトやインターネットなどを活用して、繰り返し学習
したり練習したりして、知識の定着や技能の習熟を図れるように指導する。
Ｄ１ 生徒が情報社会への参画にあたって責任ある態度と義務を果た
し、情報に関する自分や他者の権利を理解し尊重できるように指導する。
Ｄ２ 生徒が情報の保護や取り扱いに関する基本的なルールや法律の内容を理解し、反社会的な行為や違法な行為などに対して適切に判断し行動できるように指導する。
Ｄ３ 生徒がインターネットなどを利用する際に、情報の信頼性やネット犯罪の危険性などを理解し、情報を正しく安全に活用できるように指導する。
Ｄ４ 生徒が情報セキュリティに関する基本的な知識を身に付け、コン
ピュータやインターネットを安全に使えるように指導する。
Ｅ１ 校務分掌や学級経営に必要な情報をインターネットなどで集めて、ワープロソフトや表計算ソフトなどを活用して文書や資料などを作成する。
Ｅ２ 教員間、保護者・地域の連携協力を密にするため、インターネット
や校内ネットワークなどを活用して、必要な情報の交換・共有化を図る。

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（3）平成 27 年度「全国学調」と平成 26 年度「教育情報化実態調査」のクロス分析
平成 27 年度「全国学調」における中学 3 年生の得点と、平成 26 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力 18 項目との相関を表 5-2-9 に示す。教科ごとに相関係数が最も高い 3 項目に網掛けを付している。いずれの値も 0.2 を下回っているが（最大で 0.035）、B-1 の ICT による資料提示や、C1、C-3 の情報収集や説明での ICT の活用と理科の得点との間に比較的高い相関がみられた。
（教員割合を「できる」のみで求めた相関では、D の情報セキュリティも比較的高い値を示した）。


表 5-2-9 平成 27 年度「全国学調」の生徒調査における得点と平成 26 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力との関係（相関係数）



IRTによる生徒の得点と「できる、ややできる」とされた
教員の割合との相関
国語
数学
理科



IRTによる生徒の得点と「できる」とされた教員の割合との
相関
国語
数学
理科

Ａ１ 教育効果をあげるには、どの場面にどのようにしてコンピュータや
インターネットなどを利用すればよいかを計画する。

0.014

0.014

0.022

0.010

0.011

0.015

Ａ２ 授業で使う教材や資料などを集めるために、インターネットやCDROMなどを活用する。

0.013

0.010

0.023

0.010

0.010

0.016

Ａ３ 授業に必要なプリントや提示資料を作成するために、ワープロソフ
トやプレゼンテーションソフトなどを活用する。

0.016

0.015

0.027

0.010

0.012

0.018

Ａ４ 評価を充実させるために、コンピュータやデジタルカメラなどを活用して生徒の作品・学習状況・成績などを管理し集計する。

0.010

0.009

0.020

0.005

0.006

0.011

Ｂ１ 学習に対する生徒の興味・関心を高めるために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。

0.020

0.019

0.032

0.014

0.014

0.021

Ｂ２ 生徒一人一人に課題意識をもたせるために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示する。

0.021

0.020

0.030

0.014

0.014

0.020

Ｂ３ わかりやすく説明したり、生徒の思考や理解を深めたりするために、コンピュータや提示装置などを活用して資料などを効果的に提示す
る。

0.020

0.020

0.030

0.016

0.017

0.022

Ｂ４ 学習内容をまとめる際に生徒の知識の定着を図るために、コン
ピュータや提示装置などを活用して資料などをわかりやすく提示する。

0.019

0.018

0.026

0.014

0.015

0.019

Ｃ１ 生徒がコンピュータやインターネットなどを活用して、情報を収集したり選択したりできるように指導する。

0.024

0.018

0.035

0.012

0.010

0.019

Ｃ２ 生徒が自分の考えをワープロソフトで文章にまとめたり、調べた結果を表計算ソフトで表やグラフなどにまとめたりすることを指導する。

0.020

0.015

0.028

0.012

0.009

0.017

Ｃ３ 生徒がコンピュータやプレゼンテーションソフトなどを活用して、わ
かりやすく説明したり効果的に表現したりできるように指導する。

0.024

0.018

0.032

0.015

0.012

0.020

0.016

0.013

0.024

0.010

0.008

0.013

0.019

0.018

0.027

0.017

0.016

0.019

0.019

0.017

0.026

0.018

0.017

0.020

0.018

0.017

0.026

0.016

0.016

0.020

0.017

0.016

0.021

0.014

0.013

0.016

0.013

0.011

0.021

0.008

0.008

0.014

0.014

0.012

0.021

0.005

0.005

0.010

Ｃ４ 生徒が学習用ソフトやインターネットなどを活用して、繰り返し学習
したり練習したりして、知識の定着や技能の習熟を図れるように指導する。
Ｄ１ 生徒が情報社会への参画にあたって責任ある態度と義務を果た
し、情報に関する自分や他者の権利を理解し尊重できるように指導する。
Ｄ２ 生徒が情報の保護や取り扱いに関する基本的なルールや法律の内容を理解し、反社会的な行為や違法な行為などに対して適切に判断し行動できるように指導する。
Ｄ３ 生徒がインターネットなどを利用する際に、情報の信頼性やネット犯罪の危険性などを理解し、情報を正しく安全に活用できるように指導する。
Ｄ４ 生徒が情報セキュリティに関する基本的な知識を身に付け、コン
ピュータやインターネットを安全に使えるように指導する。
Ｅ１ 校務分掌や学級経営に必要な情報をインターネットなどで集めて、ワープロソフトや表計算ソフトなどを活用して文書や資料などを作成する。
Ｅ２ 教員間、保護者・地域の連携協力を密にするため、インターネット
や校内ネットワークなどを活用して、必要な情報の交換・共有化を図る。

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クロス分析の相関と教員の ,&7 活用指導力における分布の偏り
5-1 節、5-2 節に記載したとおり、「全国学調」における国語、算数・数学、理科の得点と、「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力との相関は、いずれの値も 0.2 を下回っており、高い関連はみられなかった。また、教員割合を「できる、ややできる」と「できる」のみで計算した場合を比較すると、前者で計算したときの方が相関係数の値がやや高くなっていた。この傾向は、他の年度や中学校の場合でも共通している。上記の理由の一つとして、「教育情報化実態調査」の分布の偏りが考えられる。そこで、令和 3 年度の「教育情報化実態調査」について、教員の ICT 活用指導力における分布を示した。なお、今回は小学校理科、中学校理科において、比較的得点との関連が高い C-3 と C-4、比較的得点との関連が低い
C-1、C-2 について、ヒストグラムを描画した。各ヒストグラムを以下に示す（図の赤線は平均値、青線は中央値を表す）。

図 5-2-4 C-1 のヒストグラム（小学校）

図 5-2-5 C-1 のヒストグラム（中学校）












図 5-2-7 C-2 のヒストグラム（中学校）

図 5-2-6 C-2 のヒストグラム（小学校）

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

図 5-2-8 C-3 のヒストグラム（小学校）

図 5-2-9 C-3 のヒストグラム（中学校）

図 5-2-10 C-4 のヒストグラム（小学校）

図 5-2-11 C-4 のヒストグラム（中学校）学校の ,&7 導入・整備・遠隔教育実施状況と児童生徒の国語の得点との関係
令和 3 年度の「教育情報化実態調査」では、教員の ICT 活用指導力のほかに、「統合型校務支援システ
ムの導入の有無」、「指導者用デジタル教科書の整備状況」、「学習者用デジタル教科書の整備状況」、「遠隔教育の実施状況」を学校に聞いており、これらの項目と、令和 4 年度「全国学調」における小学 6 年生、中学 3 年生の国語の得点との相関を示したのが表 5-2-10 である。いずれの値も 0.2 を下回っているが（最大で 0.026）、小学校では「指導者用デジタル教科書の整備状況」、中学校では「遠隔教育の実施状況」が比較的高い値となっている。
「統合型校務支援システムの導入の有無」といった児童生徒の指導そのものにかかわらない項目は、表 5-2-4 や表 5-2-7 で示した教員の ICT 活用指導力と比べて、国語の得点との相関が比較的低くなっている。

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表 5-2-10 学校の ICT 導入・整備・遠隔教育実施状況と児童生徒の国語の得点との関係（相関係数）

統合型校務支援システムの.導入①指導者用デジタル教科書の整備状況②学習者用デジタル教科書の整備状況
遠隔教育の実施状況

相関係数 相関係数（小学校） （中学校）
0.010
0.008
0.026
0.007
0.017
0.011
0.022
0.023

教員の ,&7 活用指導力と児童生徒の学習状況との関係
「全国学調」は、調査問題だけでなく、学習状況を把握するための質問紙調査も行っている。そこで、
令和 4 年度の「全国学調」の児童生徒調査における質問項目（32）から（69）と、令和 3 年度の「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力 16 項目との相関を表 5-2-11、表 5-2-12 に示す。なお、
0.1 以上の値については網掛けを行っている。また、参考資料として、質問項目（32）から（69）の項目
内容を表 5-2-13 に示す。
いずれの相関係数も 0.2 を下回っているが、児童調査においては、教員の ICT 活用指導力 B2 と意見を交換する場面での ICT 機器の使用頻度（質問（34））が 0.12 となっており、他の項目よりは少々高い値となっていた。また、生徒調査においては、授業全体での ICT 機器の使用頻度（質問（32））と教員の ICT
活用指導力 B2 と B4 の間で 0.18、意見を交換する場面での ICT 機器の使用頻度（質問（34））と教員のICT 活用指導力 B2 の間で 0.17 と、比較的高い値を示している質問項目もある。
質問項目（32）は「5 年生まで〔1、2 年生のとき〕に受けた授業で、PC・タブレットなどの ICT 機器
を，どの程度使用しましたか」、質問項目（34）は「学校で、学級の友達〔生徒〕と意見を交換する場面
で、PC・タブレットなどの ICT 機器を、どの程度使っていますか」を児童生徒に問い、「ほぼ毎日」、「週3 回以上」、「週 1 回以上」、「月 1 回以上」、「月 1 回未満」の中から一つを選ぶ質問になっており、教員のICT 活用指導力 B2 の ICT を「活用して児童生徒の意見などを効果的に提示する」や B4 の学習の時にICT を「効果的に活用させる」とは、内容自体が近いものになっている。
（寺尾 香那子・袰岩 晶）

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表 5-2-11 令和 4 年度「全国学調」児童調査における質問項目と令和 3 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力との関係（相関係数）

教員のICT活用指導力
児童
質問紙 A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4 C1 C2 C3 C4 D1 D2 D3 D4(32)
0.06 0.05 0.03 0.07 0.06 0.11 0.08 0.10 0.04 0.04 0.06 0.10 0.03 0.03 0.04 0.04
(33)
0.05 0.05 0.03 0.07 0.05 0.10 0.07 0.09 0.04 0.04 0.06 0.09 0.03 0.03 0.04 0.04
(34)
0.06 0.05 0.04 0.08 0.06 0.12 0.08 0.11 0.04 0.04 0.06 0.11 0.04 0.03 0.04 0.04
(35)
0.06 0.05 0.03 0.08 0.05 0.11 0.07 0.10 0.04 0.04 0.06 0.10 0.03 0.03 0.04 0.04
(36)
0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02
(37) -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.03 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02(38)
0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.01 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02 0.01
(39)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(40)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.02 0.03 0.02 0.03 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02
(41)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(42)
0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02
(43)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(44)
0.02 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(45)
0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.02 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03
(46)
0.03 0.02 0.03 0.03 0.02 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.02 0.03
(47)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(48)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02
(49)
0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02
(50)
0.02 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02
(51)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(52)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(53)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.01
(54)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(55)
0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.01 0.02
(56)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(57)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(58)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(59)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(60)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01
(61)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(62)
0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01
(63)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(64)
0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01
(65)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01
(66)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(67)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(68)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(69)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02

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表 5-2-12 令和 4 年度「全国学調」の生徒調査における質問項目と令和 3 年度「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力との関係（相関係数）

生徒
教員のICT活用指導力
質問紙 A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4 C1 C2 C3 C4 D1 D2 D3 D4(32)
0.12 0.08 0.05 0.10 0.11 0.18 0.15 0.18 0.09 0.10 0.11 0.16 0.06 0.06 0.07 0.09
(33)
0.10 0.06 0.04 0.08 0.09 0.15 0.12 0.15 0.08 0.09 0.09 0.14 0.06 0.06 0.07 0.09
(34)
0.10 0.07 0.05 0.10 0.10 0.17 0.13 0.16 0.08 0.08 0.09 0.15 0.06 0.06 0.06 0.08
(35)
0.10 0.07 0.05 0.09 0.09 0.15 0.11 0.15 0.07 0.08 0.08 0.13 0.05 0.05 0.06 0.08
(36)
0.02 0.02 0.01 0.02 0.03 0.03 0.02 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.02
(37) -0.02 -0.02 -0.01 -0.03 -0.03 -0.04 -0.03 -0.04 -0.02 -0.02 -0.03 -0.04 -0.01 -0.01 -0.02 -0.02(38)
0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.03 0.02 0.03 0.02 0.02 0.03 0.03 0.02 0.01 0.02 0.02
(39)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(40)
0.03 0.03 0.02 0.03 0.03 0.04 0.03 0.04 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.02 0.02 0.03
(41)
0.03 0.03 0.02 0.02 0.03 0.03 0.02 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.02 0.02 0.03
(42)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.02 0.03 0.03 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(43)
0.03 0.03 0.02 0.03 0.03 0.03 0.02 0.04 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.02 0.02 0.03
(44)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02
(45)
0.04 0.04 0.03 0.03 0.05 0.05 0.03 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.04 0.02 0.04
(46)
0.03 0.03 0.03 0.03 0.04 0.04 0.03 0.04 0.04 0.04 0.04 0.04 0.03 0.03 0.03 0.04
(47)
0.03 0.03 0.02 0.02 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.02 0.03
(48)
0.04 0.04 0.04 0.03 0.04 0.04 0.03 0.04 0.04 0.04 0.04 0.03 0.03 0.03 0.02 0.03
(49)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(50)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(51)
0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
(52)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01
(53)
0.01 0.01 0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00
(54)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(55)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01 0.00 0.01 0.01
(56)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.01
(57)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(58)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(59)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(60)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(61)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.01
(62)
0.02 0.02 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01
(63)
0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(64)
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
(65)
0.02 0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02
(66)
0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01
(67)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02
(68)
0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.03 0.02 0.03 0.03 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02
(69)
0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02

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表 5-2-13 質問項目（32）から（69）の項目内容（1/2）
質問番号

調査項目

（３２）

５年生まで〔１、２年生のとき〕に受けた授業で、ＰＣ・タブレットなどのＩＣＴ機器を、どの程度使用しま
したか

（３３）

学校で、授業中に自分で調べる場面で、ＰＣ・タブレットなどのＩＣＴ機器を、どの程度使っていますか（インターネット検索など）（３４）

学校で、学級の友達〔生徒〕と意見を交換する場面で、ＰＣ・タブレットなどのＩＣＴ機器を、どの程度使っ
ていますか

（３５）

学校で、自分の考えをまとめ、発表する場面で、ＰＣ・タブレットなどのＩＣＴ機器を、どの程度使っていま
すか

（３６）

学習の中でＰＣ・タブレットなどのＩＣＴ機器を使うのは勉強の役に立つと思いますか（３７）

普段（月曜日から金曜日）、１日当たりどれくらいの時間、スマートフォンやコンピュータなどのＩＣＴ機器
を、勉強のために使っていますか（３８）

５年生まで〔１、２年生のとき〕に受けた授業で、自分の考えを発表する機会では、自分の考えがうまく伝わるよう、資料や文章、話の組立てなどを工夫して発表していましたか（３９）

５年生まで〔１、２年生のとき〕に受けた授業では、課題の解決に向けて、自分で考え、自分から取り組んで
いましたか

（４０）

５年生まで〔１、２年生のとき〕に受けた授業では、各教科などで学んだことを生かしながら、自分の考えをまとめる活動を行っていましたか（４１）

５年生まで〔１、２年生のとき〕に受けた授業では、自分の思いや考えをもとに、作品や作文など新しいものを創り出す活動を行っていましたか（４２）

５年生まで〔１、２年生のとき〕に受けた授業は、自分にあった教え方、教材、学習時間などになっていまし
たか

（４３）

学級の友達〔生徒〕との間で話し合う活動を通じて、自分の考えを深めたり、広げたりすることができていま
すか

（４４）

学習した内容について、分かった点や、よく分からなかった点を見直し、次の学習につなげることができてい
ますか

（４５）

総合的な学習の時間では、自分で課題を立てて情報を集め整理して、調べたことを発表するなどの学習活動に取り組んでいますか（４６）

あなたの学級では、学級生活をよりよくするために学級会〔学級活動〕で話し合い、互いの意見のよさを生かして解決方法を決めていますか（４７）

学級活動における学級での話合いを生かして、今、自分が努力すべきことを決めて取り組んでいますか（４８）

道徳の授業では、自分の考えを深めたり、学級やグループで話し合ったりする活動に取り組んでいますか

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表 5-2-13 質問項目（32）から（69）の項目内容（2/2）

質問番号

調査項目

（４９）

国語の勉強は好きですか（５０）

国語の勉強は大切だと思いますか（５１）

国語の授業の内容はよく分かりますか（５２）

国語の授業で学習したことは、将来、社会に出たときに役に立つと思いますか（５３）

算数〔数学〕の勉強は好きですか（５４）

算数〔数学〕の勉強は大切だと思いますか（５５）

算数〔数学〕の授業の内容はよく分かりますか（５６）

算数〔数学〕の授業で学習したことは、将来、社会に出たときに役に立つと思いますか（５７）

算数〔数学〕の授業で学習したことを、普段の生活の中で活用できないか考えますか（５８）

算数〔数学〕の問題の解き方が分からないときは、あきらめずにいろいろな方法を考えますか（５９）

算数〔数学〕の授業で問題を解くとき、もっと簡単に解く方法がないか考えますか（６０）

算数〔数学〕の授業で公式やきまりを習うとき、そのわけを理解するようにしていますか（６１）

理科の勉強は好きですか（６２）

理科の勉強は大切だと思いますか（６３）

理科の授業の内容はよく分かりますか（６４）

理科の授業で学習したことを、普段の生活の中で活用できないか考えますか（６５）

理科の授業で学習したことは、将来、社会に出たときに役に立つと思いますか（６６）

将来、理科や科学技術に関係する職業に就きたいと思いますか（６７）

理科の授業では、自分の予想をもとに観察や実験の計画を立てていますか（６８）【小学校】理科の授業で、観察や実験の結果から、どのようなことが分かったのか考えていますか【中学校】理科の授業で、観察や実験の結果をもとに考察していますか（６９）

理科の授業で、観察や実験の進め方や考え方が間違っていないかを振り返って考えていますか

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第６節 分析結果の考察データの分布からの考察
前節の分析結果を考察するために、令和 3 年度の「教育情報化実態調査」と令和４年度の「全国学調」
について、調査項目の回答データの分布について確認した。
「全国学調」に係る分布については、国立教育政策研究所の報告書に記載があるためここでは割愛する
が、児童生徒質問紙調査にある場面別の ICT 使用状況等の項目について、調べる場面（質問 33）に比べ、意見を交換する場面（質問 34）やまとめ・発表する場面（質問 35）での使用頻度は少なく、小学校に比べ中学校でその開きは大きい。
「教育情報化実態調査」の教員の ICT 活用指導力については、5-3 節に記載のとおり、多くの項目で回答分布が上限値（ある学校に属する全教員が「できる」又は「ややできる」とすることで値が 100％になる）に偏る傾向がある中、中学校では、互いの意見などを共有させたり比較検討させるために ICT で効果的に提示できる（B-2）
、学習用ソフトウェアなどで繰り返し学習や一人一人に応じた課題などに取り組ませる（B-3）、話し合って考えをまとめたり協働してレポート・作品などを製作したりする際に ICT を効果的に活用させる（B-4）
、ICT を活用し調べたことや考えたことを整理・まとめられるよう指導する(C-3)、ICT を活用し互いの考えを交換し共有して話合いなどができるよう指導する(C-4)の項目で、小学校でも(B-4)、(C-3)、(C-4)の項目で偏りは小さい。
一般に、度数分布が上限値に偏る「天井効果」によって相関が低くなる傾向があり、本分析でも教員のICT 活用指導力の多くの項目で「天井効果」が起きている可能性はある。一方、教育情報化実態調査の教員の ICT 活用指導力の項目(B-2)、(B-4)、(C-4)のように互いの意見や考えの交換・共有、話合いのまとめ
や協働作業などで ICT を活用できる力が、「全国学調」の児童生徒質問紙調査にある ICT 使用状況、特に ICT を使った意見交換やまとめ・発表の活動機会の頻度（質問 34、35）のとの相関が本分析の中では比較的高い値を示しており、こうした協働的な学びで ICT を活用するスキルは、ICT を使った協働的な学びの機会として児童生徒の実感に反映されている可能性がある。ただ、教員の ICT 活用指導力の(C2)ICT を用いた情報収集や情報選択の指導力と、「全国学調」の(33)調べる場面での ICT の使用頻度との相関は高くはなく、前述の天井効果が影響している可能性も考えられる。
教員の ICT 活用指導力との相関について、児童生徒質問紙との相関は中学校の方が高いが、児童生徒の得点との相関は僅かながらも小学校の方が高い。教員の ICT 活用指導力は中学校の方が分布の偏りが少ないことは前述のとおりであるが、「教育情報化実態調査」の ICT 活用指導力の項目も「全国学調」の ICT
使用状況の項目も、いずれも教科の別を問うてはいないため、学級担任制の小学校に比べ教科担任制の中学校の方が、ある教員の ICT 活用指導力がその学校の児童生徒の特定の教科の得点と結びつき難いことが影響している可能性が考えられる。
情報教育に関する有識者への意見聴取
これまでの分析で、相関分析や分布の特徴などからデータサイエンスの観点から読み取れる傾向について述べた。ただし、データは教育活動のうちの測定可能な一部を取り出したものであり、教育現場の実態を踏まえれば多様な解釈がありうる。
そこで、分析結果を踏まえ、情報教育に関する有識者４名から意見を伺い、教育現場の実態や当該分野の研究等に照らして、このデータから何を読み解くことができるかなどについて助言を頂いた。
赤堀 侃司 東京工業大学名誉教授、一般社団法人 ICT CONNECT 21 会長
田﨑 丈晴 国立教育政策研究所教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官

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中川 一史 放送大学教授、オンライン教育センター長
渡邊 茂一 国立教育政策研究所教育課程研究センター研究開発部教育課程調査官
４名の有識者間で相反する意見はなく、全体としての概要をまとめると以下のとおりである。
（現状について）・GIGA スクール構想の実現によって、あらゆる教員に ICT の活用が必要になることで、学校改革にはつ
ながっており、デジタル教科書の導入での更なる変化を期待したい。
・実態としては ICT の活用は小学校と中学校の差は大きい。学校間、教員間とも開きは大きく、情報検索には使っていても表現の場面での使用には学校間で開きがある。協働学習や学習支援ソフトは使われているが、単にグループの話合いを置き換え、対面の方がよいものも代替してしまっているものもある。
・ICT を「使いこなす」には「慣れ」が必要で、十分指導できるようになるまでには時間が必要である。
（教育効果について）・現在は GIGA スクール構想実現、子供たち主体の学びへの転換の直後で、ICT の活用の過渡期にあり、この時期の教育効果の評価は難しい。
・ICT のハードソフトの環境は情報活用能力の向上を介して学力を高めるもので、GIGA 端末は紙や鉛筆の代わりになって学びの選択肢を豊かにするもの。課題解決学習や探究学習での活用は非認知能力や意欲に与える影響が大きい。
・大学生対象の研究で、オンラインで情報検索しながら行われるディスカッションの方が発言の連鎖が長く、アイデアをつなげるなどの議論の質も高まる傾向がみられ、道具としての ICT の活用頻度と協調的・対話的学習の関係性は考えられる。
・ICT の使用時間が長ければ学力が上がるというものではなく、特に小中学生では情報を理解する力に個人差が大きいため、教師の介入なしには難しい。
（調査の制約について）
・教員の ICT 活用指導力の調査には「できる」との回答バイアスが働きがちで、学校単位の回答で実態は見えにくい。その中で、グループ学習や意見の交換・共有での活用などの比較的高度な項目にある分布のばらつきが現場の実態を表しているといえる。
・教員の ICT 活用指導力として協働的な学びの場面はポイントで深堀りして聞く必要があり、今の調査項
目は古く現状に合っていない面がある。
（ICT の効果的な活用のカギについて）・現在は、生徒一人一人のアプリへのアクセスをリアルタイムに把握しダッシュボードで可視化する取組などが盛んだが、ICT の活用には自治体のトップや教育委員会の考え方によるところが大きい。
・児童生徒の変容を促すには児童生徒自身の意思で ICT を活用することが重要である。
・ICT を特定の時間に一斉に使わせるのではなく、ICT を使う使わないの判断も児童生徒に任せる学校がある。制限を取り払い自身の意思で ICT を活用させることで、思考力、判断力等の育成につながる。
（教育におけるデータの活用について）
・データは「氷山の一角」で、水面下には実践知がある。データから得られた傾向を専門家や教育現場と共有・協働して実践知と融合させ、教育現場に還元していくことが大切である。

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全国学調×教育情報化実態調査の分析のまとめ
今回、「全国学調」と「教育情報化実態調査」の個票データを結合し、児童生徒の得点や学習状況と教員の ICT 活用指導力等の関係性を分析した結果では、相関係数が 0.2 を超えたものはなく、相関は見いだせなかった。これは、4-3 節で記載したとおり、児童生徒単位のデータに学校単位のデータを結合したた
め、児童生徒の得点等の学校内の違いを説明することができず相関係数の値が小さくなったことに加え、
6-1 節に記載のとおり、「教育情報化実態調査」の多くの質問項目で天井効果による影響も考えられる。
一方、項目ごとの相関や分布の違い、有識者のコメントから、児童生徒の得点や学習状況と教員の ICT
活用指導力の関係性などに関し、次のような示唆が得られた。
(1) 協働的な学びとの関係性「教育情報化実態調査」における教員の ICT 活用指導力に関係する相関を項目ごとにみると、「全国学調」の質問紙調査にある学習機会に関する項目の中で、ICT を使った意見交換やまとめ・発表の活動機会の頻度が、教員の ICT 活用指導力との間、特に、互いの意見や考えの交換・共有、話合いのまとめや協働作業などで ICT を活用できる力との間で本分析の中では比較的高い相関を示し、小学校より中学校が高い値となった。また、これらの ICT 活用指導力は、僅かな違いではあるが、児童生徒の得点との間でも同様の傾向を示した。
これについては、「教育情報化実態調査」の調査項目の中で、これらの ICT 活用指導力の回答分布が比較的正規分布に近くばらつきがあることによる影響は考えられるが、前述の有識者のコメントを踏まえれば、むしろ、互いの意見や考えの交換・共有、話合いのまとめや協働作業などで ICT を活用できる力のばらつきが現場の実態に近く、教員の ICT 活用指導力が、特に教員の介入が必要な協働的な学びの場
面を中心とした活動機会の違いを生み、児童生徒の情報活用能力の育成を介して教科の得点にも影響を及ぼしている可能性はあるのではないか。
ICT は紙や鉛筆のような「文房具」であるといわれる。多様な他者と協働して、主体的に課題を解決する協働的な学びには様々な道具が必要で、ICT が効果的な選択肢になるよう必要なスキルを児童生徒に習得させつつ、児童生徒自らの意思で場面に応じた最適な選択をして学習を進められるよう、教員が適切に助言・支援するスキルが、ICT 活用指導力として求められていることが示唆される。
(2) 調査方法の課題「教育情報化実態調査」は、教員の ICT 活用指導力に関する 16 項目それぞれに、
「できる」
、
「ややで
きる」
、
「ややできない」、「できない」に当てはまる教員数を学校ごとに回答しており、各教員の ICT 活
用指導力を把握する仕組みにはなっていない。また、「全国学調」の児童生徒質問紙調査にある場面（調べる場面、意見を交換する場面、まとめ・発表する場面）別の ICT 使用頻度等の項目も、教科の別は問うておらず、学級・教科の教員の指導や教科の得点と結びつけることは難しい。
ICT は技術の発展も早く学校でのハードソフトの整備も進んでおり、その学校での進展が児童生徒の学力の伸びや教育効果につながる可能性はある。そのためには経年変化を測る必要があるが、「教育情報化実態調査」の教員の ICT 活用指導力の項目は平成 30 年度に改訂があり、学校単位の情報では改訂前後の調整を行うことは難しい。
調査にはそれぞれ固有の目的があり、学校現場の協力で成り立っているものではあるが、抽出調査といった形でも、教員の ICT 活用指導力を、ICT 活用が進む実態に即して教員単位で収集し、全国学調に回答する児童生徒の前年度の学級の情報などが得られれば、担当学級、担当教科を結び付けて、教員の指導力と児童生徒の得点や学習状況等との関係性を、より精度高く分析することが可能になると思われる。
（樋口 聰）183

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第７節 おわりに本分析を振り返って
本章の目的は、教育行政等の現場での活用を念頭に、公的な大規模調査データを利用、分析する一連の過程を実践することを通じて、データの収集、整理、分析、解釈等の留意点を整理するとともに、教育やデータサイエンスの専門家とも連携しながらエビデンスに基づく教育等に資するデータ分析の可能性について検証しようとするものである。
実際に、教育の情報化をテーマに、「全国学調」と「教育情報化実態調査」を用い、教育行政等の現場で実践しうる機器等のスペックと分析の方法で一連の作業を行った中で、分析テーマを超えた気づき、知見として、次のようなことが得られた。
・公的な調査の個票データの利用には所管機関への申出が必要で、円滑な審査のためにも、あらかじめ、調査研究の目的、公益性、体制、分析・集計イメージ等を明確に計画し、秘密保護や適正管理などが確実に履行される環境を確保することが重要であること
・全国学調の児童生徒の得点を「項目反応モデル」と「母集団モデル」（学校情報による条件付け）の統合モデル（混合効果モデル）によって推定することで、より正確な得点の推定ができ、相関係数の過少推定を防ぐことができること
・児童生徒単位などの大規模データを用い項目反応理論などの高度な分析を行う場合、通常の PC ではメ
モリ不足を起こす可能性があるが、まず学校情報をダミー変数にせず全国で項目パラメータを推定した
上で都道府県ごとに PV（Plausible Value、推算値）を算出するなど、分析方法の工夫で克服できること
・児童生徒単位のデータに学校単位のデータを結合すると、児童生徒のデータの学校内の違いを説明することができず、児童生徒の値の違いが学校間よりも学校内で大きい場合、学校単位で説明できる部分が相対的に小さくなり相関が低くなること
・分析結果を教育現場や研究分野の専門家等と共有し、データから読み取れる傾向と教育現場の実態、研究動向などを融合し議論を深めることで、新たな知見の創出や更なる仮説検証の契機になるなど、エビデンスに基づく教育施策や学習指導の向上につながり得ること教育、研究、行政の継続的協働の重要性
教育においてデータは、教育活動のうちの測定可能な一部を取り出したものであり、データに振り回されないよう意識する必要があるが、一人一人に応じたよりきめ細かな教育や学習者主体の開かれた教育、
エビデンスに基づく教育などの実現に貢献しうる。そして、現実の利活用に際しては、公的データの利用・管理には行政の関与による公益性の担保が、データ分析の設計・実施にはデータサイエンティスト等の関与による専門性の確保が、データの解釈・応用には教育の専門家の関与による現実性の担保が重要で、本分析でもそのことを確認できた。
個々のデータ分析・活用を円滑に進めるためには、その取組のデザインと体制を、その都度あらかじめ明確にしておくことが重要となるが、教育現場には日々様々な課題がある中で、教育、研究、行政の関係者が恒常的に課題や関心を共有し知恵を出し合うことで、現実に教育の質の向上に資するデータの分析・活用が継続的に促進されると考えられる。実際に、教育委員会や教育センター、大学等が日常的に連携して取り組む例もあり、こうした組織的協働が進むことが期待される。
（樋口 聰）184

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袰岩晶・篠原真子（2022）項目反応理論を用いた学校特性の推定方法. 日本行動計量学会大会抄録集, 50,
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国立教育政策研究所（2022）「令和４年度全国学力・学習状況調査報告書」.
(https://www.nier.go.jp/22chousakekkahoukoku/)
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文部科学省（2013）「統計法第３３条の運用に関する事務処理要綱」.
(https://www.mext.go.jp/content/221107-mxt-mxt_chousa01-000025822_1.pdf)
文部科学省（2023）「調査票情報の提供に係る利用規約」.
(https://www.mext.go.jp/content/221107-mxt-mxt_chousa01-000025822_2.pdf)
文部科学省（2017）「全国学力・学習状況調査」の個票データ等の貸与に係るガイドライン」.
(https://www.mext.go.jp/content/20201225-mxt_chousa02-1386492-01.pdf)
文部科学省（2023）「個票データ等の貸与等利用規約」.
(https://www.mext.go.jp/content/20230619-mxt_chousa02-100003094_1.pdf)
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(https://CRAN.R-project.org/package=psych Version = 1.8.4)
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(https://www.soumu.go.jp/main_content/000806215.pdf)
Wu, M. (2005). The Role of Plausible Values in Large-Scale Surveys. Studies in Educational Evaluation,

31, 114-128.



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第３章 堺市学力調査等データ分析
第１節 はじめに研究の概要
多様な子供たちに「誰一人取り残すことのない、公正に個別最適化された学び」を実現するため、またエ
ビデンスに基づく教育政策の実施や見直しのため、教育データの効果的な活用に関して、大きな可能性が期待されている。他方、教育データ利活用を推進するためには、各自治体におけるデータリテラシーの向上
や、分析業務の専門性の向上が追い付いていない現状がある。本章では、こうした課題に対して、国、自治体、大学の三者連携によって、自治体の収集する教育データをより効果的に活用する可能性やその際の課題について具体的な事例に基づいて検討する。
目的本章で取り上げる事例は、国立教育政策研究所、滋賀大学、堺市の三者が令和 4 年度から令和 5 年度にかけて行った共同研究である。共同研究の目的は、堺市における学力低位層の減少に向けて、堺市が保有している各種学力調査結果を学力の伸びの違いなどを含め多様な観点で分析し、方策を見つけ出すことである。併せて、この共同研究のプロセス、共同研究に関わる自治体、研究機関の関係者それぞれのニーズや共同研究を通じて得られた気づき、課題を整理することを通じて、自治体と研究機関との連携による教育デー
タの利活用における展望や課題を示す。
研究の方法
 本研究では、上記の目的に基づき、国立教育政策研究所がコーディーネーターとなり、国立教育政策研究所、滋賀大学、堺市の三者による打合せを行いながら、三者が課題、仮説等について共有し、堺市が実施している IRT 調査や全国学調等のデータを提供し、滋賀大学の研究者が専門的な分析を行った。また、国立
教育政策研究所では、本事例を自治体と研究機関との連携による教育データの利活用のモデルケースと定位し、その展望や課題を示すことをねらいとして、共同研究のプロセス、その中で起こった課題や今後期待する展望等に関するインタビュー調査を行った。
執筆体制等
本章は以下の全６節で構成される。本報告書の各節は、共同研究に携わるそれぞれの機関の担当者によって執筆されている。各節の概要と執筆担当者の共同研究における役割は次のとおりである。
第１節「はじめに」では、本章及び共同研究の概要を示した。執筆担当者尾下は、令和 5 年度より堺市から国立教育政策研究所に長期研修生として派遣されており、共同研究では関係機関をつなぐコーディーネ
ーターの役割を務めた。
第２節「本研究の背景と課題」では、堺市のこれまでの背景や抱える課題について、具体的事例を中心に本研究に至るまでの道筋を示した。執筆担当者は、堺市教育委員会事務局教育センターの品川能力開発課長
であり、令和 4 年度の 1 年間、堺市から国立教育政策研究所に長期研修生として派遣されており、尾下同様、共同研究におけるコーディーネーターの役割を務めた。また、派遣前には堺市において指導主事として、堺市の学力向上に携わっていた。
第３節「共同研究の体制と過程」では、研究をスタートさせるまでのプロセスや研究体制、具体的な事務手続を示した。執筆は第１節と同様、尾下が行った。
第４節「分析と結果の概要」では、共同研究で行った分析について、各々の分析から得られた結果、考察

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等を示した。執筆担当者は、堺市から提供された学力調査等のデータの分析を担当した滋賀大学データサイ
エンス学部の奥村准教授であり、「テスト理論」や「心理統計学」を専門とする研究者である。
第５節「国研×大学×自治体連携による研究の振り返り」では、堺市、滋賀大学へのインタビューに基づく研究の振り返りを示した。執筆担当者は岩間で、国立教育政策研究所教育データサイエンスセンターコン
ピュータ使用型調査推進課長として、共同研究の統括的役割を務めた。
第６節「おわりに」では、各節の内容を踏まえた考察を示した。執筆は第５節と同様、岩間が行った。
（尾下 英夫）

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第２節 本研究の背景と課題節節の説明
 本節では、共同研究の開始にあたって、自治体側が教育データの利活用に関してどんな背景と課題を抱えていたかを示す。

堺
堺市が育成をめざす「総合的な学力」
 これまで自ら学び、学んだことを社会で生かすために子供につけたい学力として、堺市では「学力（教科学力）」に加え、自ら学ぶために必要となる学習意欲や好奇心、基本的な生活・学習習慣等を含めた「学びの基礎力」、身につけた知識や技能を社会で活用し、実践する際に必要となる問題解決力やコミュニケーシ
ョン能力等の「社会実践力」の三つの観点から多面的・多角的にとらえ、それらをバランスよく育成することをめざしてきた。
平成 29 年の学習指導要領の改訂に伴い、学習指導要領で示された三つの資質・能力の内容を踏まえ、育成をめざす「総合的な学力」についてあらためて検討し、「個人や社会の豊かさの実現に向けて、学んだことを学校教育だけでなく、家庭教育や社会教育においても実社会と結び付けて発揮できる力」として定義づ
け、「総合的な学力」向上に向けた取組を進めている。
堺市の学力調査の実施状況及び近年の全国学力・学習状況調査の結果
堺 令和 5 年度堺市で実施されている学力調査は、全校実施の調査として全国学力・学習状況調査（小学校 6
年・中学校 3 年対象）
、大阪府小学生すくすくウォッチ（小学校 5 年、6 年対象）
、大阪府中学生チャレンジ
テスト（中学生 1 年～3 年対象）
、IRT を活用した堺市学力状況調査（小学生 4 年、中学生 1 年対象）
、モ
デル 3 校での実施としての読解力調査（リーディングスキルテスト（RST））（小学校 5、6 年、中学校 2、3 年対象）である。
堺市では、これらの各種学力調査及び市独自で実施している「児童生徒学習・生活状況調査」（アンケー
ト調査、小学校 3 年～中学校 3 年対象）の結果を分析し、「総合的な学力」の向上に向けた取組を進めている。近年においては、特に課題と考えている学力低位層（全国学力・学習状況調査の教科調査における正答率 40％未満の児童生徒）の減少に向けて、学力調査結果とアンケート調査結果の関連性や各種調査同士をひもづけて多様な観点から分析し、堺市が抱える課題解決に向けた取組につなげていくことを分析の方針としている。
近年の堺市の全国学力・学習状況調査の結果について傾向を示すと、平成 29 年以降小学校においては、
平均正答率は下降傾向にあり、中学校では上昇傾向にあるが令和 5 年度は全国平均を下回っている。
（図 53-1）

 

図 5-3-1「全国平均正答率を  とした場合の堺市の平均正答率（平成  年から令和  年）



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16:32:45堺
堺市の学力向上に向けた学力調査分析及び取組
堺市では、各種学力調査の結果が教育委員会に提供された後、教育センター能力開発課研究グループの指導主事が中心となって調査結果の分析を行っている。分析は大きく、教科調査の結果分析と質問紙調査の結果分析の 2 種類について行っている。
教科調査の分析においては、堺市児童生徒の学力面におけるつまずきに関する原因の解明について主眼を置き、小・中学校の 9 年間のあいだでどの段階においてつまずきが発生しているのか、学習指導要領の内
容、各学年の単元内容及び学習内容と関連付けて分析を進めている。他方、質問紙調査の分析においては、児童生徒の生活状況等の実態の把握を行い、教科調査の結果と生活習慣の関連性を分析したり、学習意欲との関連など分析している。また、堺市で実施している各種学力調査の結果も相互に関連付けながら、児童生徒の実態について多角的に分析を進めている。特に教科調査の分析では、平均正答率が低い問題についての分析だけでなく、学力調査の結果を四層に分け、A 層（学力調査の結果の上位層）と D 層（学力調査の下位層）の正答率の差にも着目した分析も行っている。
分析結果は、「分析のしおり」（図 5-3-2）として学校園に提供している。
「分析のしおり」では、D 層を意識した授業改善が全ての子供の学力向上につながるという考えのもと、D 層の解答類型をもとにつまずきのポイントを整理している。その際、各学年の指導で留意する内容について、
小学校 1 年生から中学校 3 年生までの学習内容の系統性を

図 5-3-2「分析のしおり」堺市教育委員会作成

つまずき解消のポイントとして示した。
「分析のしおり」が明日からの授業改善につながるよう、関連する単元や教科書の該当ページも例示している。
また、分析の結果、子供たちに課題が見られた問題と AI ドリルの関連を示したシートも「分析のしおり」と同時に学校園に提供し、個々の子供が自身の課題に応じた学習ができるようにしている。
分析時の課題分
上述したように、堺市では指導主事が中心となって各種学力調査の分析を進めているが、分析を進めるにあたり以下の課題を抱えている。
・分析の視点や方法（データ利活用に関して）が固定的になりがちであり、分析結果について、データの集計やグラフ等で可視化する方法での提示が多くなってしまっている。
・学力調査や質問紙調査結果等大量のデータを保有しているが、効果的に分析に生かし切れていない面がある。また、調査実施後に、調査対象者（学校関係者）に直接インタビュー調査を行うなど、調査内
容をより深堀りできる状況にあるが、そのメリットを生かせていない。
・児童生徒の学力の推移について、経年変化を捉える調査が現状 IRT 調査しかなく（令和 5 年時点では
小学校 4 年、中学校 1 年生のみ実施）、堺市の同一集団における児童生徒が抱える学力面における課題や学力状況の経年における変化を的確に捉えることが難しい。
（品川 隆一）189

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第３節 共同研究の体制と過程はじめに
本節では、本共同研究の体制と過程について報告する。最初に本共同研究開始の経緯について述べ、その後本共同研究の体制や各機関の役割を説明し、最後に本共同研究の過程においてデータ貸与のために締結した覚書の手続について述べる。データの分析及びその結果については、続く第４節に譲る。
共同研究の経緯
国立教育政策研究所では、教育分野におけるデータサイエンスやデータ利活用について新たな方向性の提示のため、大学や自治体と連携したモデルケース開発を模索していた。連携を始めるにあたり、教育デー
タの利活用に意欲があるが、分析が進まない自治体に注目し、堺市との共同研究を進めた。
堺市は、第２節にあるように、令和３年度より IRT による学力の経年変化の調査を開始し、また市独自の質問紙調査を CBT 化するなど、データ駆動型教育への推進を始めようとしていた。令和４年度についても、IRT 調査の調査結果を市独自で分析を実施してはいるものの、学力低位層の学力の伸びの要因を細かく分析できていないという課題意識を抱えていた。こうした分析を行うには、テスト設計の深い理解や高度な分析能力が必要であるが、堺市では IRT 調査をはじめとした各種調査の分析に研究者が関わっておらず、また IRT 調査は他自治体の作成問題を活用しており、分析が進めていけるかの判断が難しい状況であった。
共同研究により、データサイエンスにおける専門的見地から指導・助言を受けることで、指導主事のデータ
リテラシー向上を図り、政策課題の解消を期待していた。
滋賀大学では、教育データサイエンス分野における研究の推進と自治体との新たな連携可能性の創出のため本共同研究に参加した。
共同研究の体制と各機関の役割について 共同研究における体制については、まず、本共同研究を国立教育政策研究所のプロジェクト研究「学力アセスメントの在り方に関する調査研究」の一環に位置付けた。また、本共同研究で分析を行う滋賀大学の研究者は、当該プロジェクト研究の研究分担者として関わることとした。それぞれの役割は、堺市は、「学力向上」に向けて課題の解決に寄与する分析を行うためにデータを提供し、滋賀大学の研究者はデータ分析を行い、教育データサイエンスの視点から堺市に対して指導助言を行った。この中で国立教育政策研究所は、共同研究のコーディネートを行い、分析から得られた知見を所内で報告・共有し、新たな方向性を提案することを行った。
 このことにより、堺市としては、データサイエンスにおける専門的見地から指導・助言を受けることでの政策課題の解消が図られ、併せて指導主事のデータリテラシー向上にもつながり、滋賀大学としては、教育
データサイエンス分野における研究の推進と自治体との新たな連携可能性が創出され、国立教育政策研究所としては、教育分野におけるデータサイエンス・データ利活用について、国研×大学×自治体連携という新たな方向性を示されることが期待された。
覚書締結について
三者連携で分析を進めていく上で、まずポイントとなったのが、研究内容の検討及び貸与データの覚書の締結である。連携にあたっては、分析事業、結果はコンフィデンシャルなものなのか、制約はどのくらいかかるのかなど、具体的にクリアにしないといけない点が山積していた。また、研究内容についても、研究仮説等の設定が困難であった。そのため、実際のデータ分析開始までに表 5-3-1 のとおり、１か月に１回程度の各所との打合せを行い、お互いの意向を確認し、覚書を作成し締結した。覚書の項目については、目的・

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貸与データについて・貸与期間・利用の制限・秘密の保持・成果物の帰属のほか、データ貸与に必要な項目を記載した。
また最初のデータ分析を経て、追加分析のためにデータの追加貸与が必要になったため、覚書の再締結も行った。

表 5-3-1 覚書締結と分析開始までの流れ
日付

対象者・実施方法

内容等

5

【会議】堺市、国研（オンライン）

共同研究の概要について5

【会議】滋賀大学、国研（オンライン）

共同研究の概要について5

【会議】堺市、滋賀大学、国研（オンライン）
 堺市の課題共有・意見交換5

【会議】堺市、国研（対面）

学力低位層のデータ分析状況の説明

5

【会議】滋賀大学、国研（オンライン）

覚書締結に向けて内容整理・確認（この間、覚書の文言について関係者間で調整）

5

「堺市が保有する学力調査等に係るデータ貸与に係る覚書」締結

（5）

（「国立大学法人滋賀大学と国立教育政策研究所との間における教育データサイエンスの推進に係る連携協力に関する協定書」締結）

5

滋賀大学にデータ提供

5 上旬

滋賀大学においてデータ分析開始

5

【会議】堺市、滋賀大学、国研

分析結果の報告、意見交換

（対面＋オンライン）

5

追加分析のため変更覚書締結

5下旬

追加データを滋賀大学に提供、分析開始貸与データについて
貸与データについては、覚書締結後、その内容に即して、各分析担当者は、厳重な秘密の保護を図るため、データの取扱いに伴う誓約書をそれぞれ提出した。また、堺市においては、実際にデータを貸与するための手続を進め、児童生徒及び教員の氏名、生年月日、学校名等個人を特定する情報を除き、複数の調査結果の個人がひも付くように匿名化作業を実施した。その上で、表 5-3-2 のとおり、堺市から児童生徒の調査結果
データを貸与した。さらに、共同研究の途中で、さらに追加分析を行う必要性が出てきたために、変更覚書締結の手続を行い、表 5-3-3 のとおり追加データを貸与した。
これらのデータを貸与する経緯については、堺市においては、学力低位層の伸びを経年で比較して分析することや、読解力の状況も確認するため、本共同研究の実施前から堺市で独自に IRT 調査、RST（リーディングスキルテスト）を実施していた。調査後、一定の調査結果は返却されるものの、さらに専門的な分析を行いたいと考えていた。
まず共同研究当初の検討では、IRT 調査結果とその他の学力調査の結果データと比較することで「学力低位層の解消」に向けた分析を行うことを目的とした。貸与データは、IRT 調査実施校の児童生徒のデー
タに限定した。
滋賀大学からの IRT 調査結果分析の報告を踏まえて、学力低位層の子供の読解力についてより詳細な分析を行いたいという堺市からの要望を鑑み、読解力を測る RST の調査結果と全国学力・学習状況調査結果

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を活用した分析を行うことを考え、RST の調査実施校の児童生徒のデータに限定し、追加データを貸与した。なお、IRT 調査と RST の調査実施校は異なる。

表 5-3-2 貸与データ一覧
令和３年度全国学力・学習状況調査 解答状況データ（教科に関する調査）（中学校  校、小学校  校）
令和４年度全国学力・学習状況調査 解答状況データ（教科に関する調査）（中学校  校、小学校  校）
令和３年度全国学力・学習状況調査 児童生徒質問紙調査 回答状況データ（中学校  校、小学校  校）
令和４年度全国学力・学習状況調査 児童生徒質問紙調査 回答状況データ（中学校  校、小学校  校）
,57 調査 教科に関する調査    解答状況データ一式（中学校  校、小学校  校）
,57 調査 質問紙調査       回答状況データ一式（中学校  校、小学校  校）
小学生すくすくウォッチ      解答状況データ一式（小学校  校）
中学生チャレンジテスト      解答状況データ一式（中学校  校）
堺市が実施する市町村質問紙調査  回答状況データ一式（中学校  校、小学校  校）

表 5-3-3 追加貸与データ一覧
令和４年度全国学力・学習状況調査解答状況データ（教科に関する調査）（中学校２校、小学校 校）
令和４年度全国学力・学習状況調査児童生徒質問紙調査回答状況データ（中学校２校、小学校 校）
小学生すくすくウォッチ解答状況データ一式（小学校 校）
堺市が実施する市町村質問紙調査回答状況データ一式（中学校  校、小学校  校）
567解答状況データ（中学校２校、小学校 校）
（尾下 英夫）

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第  節 分析課題と結果の概要はじめに
本節では、大阪府堺市から提供された学力調査等のデータを分析して得られた結果と簡単な考察を記載する。都合 4 種類の分析（下記 4-2〜4-5）について取り上げているが、このうち 4-2 と 4-4 は堺市より検討
課題として要請があったもの、4-3 と 4-5 は事前の打合せ等を通じて筆者の判断で設定したものである。
学力低位層における学力の伸びについて
堺市が実施している IRT 調査では、小学校 4 年生から中学校 3 年生までの学力が合計 36 個のランクによって表される1。このランクの推移から学力の経年変化を捉えることができるというのが IRT 調査の特色とされている。ここでは、令和 4 年度の中学校 3 年生（全 5 校 24 学級の合計 815 名）のうち、全国学力・学習状況調査（全国学調）から学力低位層（正答率が 40%未満）とされた生徒における IRT 調査の前年度
ランクからの伸びを分析することとした。なお、教科はいずれも数学に限定した。
IRT 調査のランクは学年ごとに取りうる範囲が決まっている。中学校 2 年生の場合は"5-C"から"11-A"まで、中学校 3 年生の場合は"6-C"から"12-A"までである。したがって、学力の伸びを分析する場合は、これら各学年の上限と下限のランクに位置する生徒を除くのが適切である。前処理として、これに該当する生徒
236 名（全体の 29.9%）を分析データから除外し、579 名分を分析対象とした。なお、分析は全て R（ver.
4.3.1）によって行った。
図 5-3-3 に中学校 2 年生及び 3 年生時点での IRT 調査のランクの分布を示してある。取りうるランクの
おおよそ全範囲にわたって生徒が広く分布している様子が見て取れる。また、学力の伸びをランクの変化量（中学校 2 年生から中学校 3 年生にかけてランクが何段階アップしたか）として示したのが図 5-3-3 右端の棒グラフである。このランク変化量の平均は 0.61、標準偏差は 2.77 であった。この調査においては 1 学
年進行するごとに取りうるランクの範囲が三つずつ上がる設計になっている。したがって、仮に学年進行とともに学力が 3 ランクずつ伸びるのが標準的であるというのがこの調査で想定されているとすれば、平均的な学力の伸びはこれよりもかなり低いことになる。ただし、これに関してはそうした想定がそもそも妥当であるかといったことや他の自治体ではどのような傾向にあるかといったことも大きく関連してくるため、拙速な評価は避けるべきであろう。

図 5-3-3 中学校 2 年生及び 3 年生時点の学力（左・中）と学力の伸び（右）1 ランクはレベル 1〜レベル 12 までを A, B, C の 3 段階に区切った構成となっている。全体では"1-C"（最下位）〜"12-A"（最上位）までが取りうる範囲である。

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全国学調の結果から学力低位層とされた生徒は 117 名（全体の 20.2%）であった。学力低位層と非低位層それぞれについてランク変化量の分布を箱ひげ図として示したのが図 5-3-4 である。非低位層の方がラン
ク変化量のばらつきが大きそうであることから Levene の検定を実施したところ、等分散性は否定された。
ランク変化量の平均については学力低位層の方が非低位層よりわずかに高めであるようにも見て取れるが、t 検定によると学力低位層と非低位層との間で統計的に有意な差は確認できなかった（𝑀𝑀低位層 =。
0.91, 𝑀𝑀非低位層 = 0.55, 𝑡𝑡(575) = 1.28, 𝑝𝑝 = .20, 𝑑𝑑 = 0.13, 95%CI[−0.07, 0.34]）

図 5-3-4 学力低位層とそれ以外の層での学力の伸びの分布
以上の結果からは、学力低位層と非低位層とでは平均的な学力の伸びについては違いがあるとはいえない。伸びの個人差については非低位層の方が大きいという結果であるが、もともと全体の 8 割近くが非低位層であるため多様な生徒がこちらの方に多いというのはごく自然であろう。なお、本来であれば前年度の全国学調の結果によって IRT 調査の伸びが異なるかを検討する方が自然であるが、全国学調のデータが中学 3 年生に限られているためにこのような措置となった。
 全国学力・学習状況調査と ,57 調査の関係 ランク変化の分析を行うために、堺市からは全国学調と IRT 調査それぞれについて項目単位の正誤デー
タが提供されていた。ここでは、それらのデータを生徒の共通 ID によって統合し、全項目の統計的性質を比較した。利用したのは上記と同様、令和 4 年度の中学校 3 年生における数学の正誤データである。
まず、全国学調と IRT 調査の正答数得点にはデータの記述レベルで 𝑟𝑟 = .86 という非常に強い正の相関関係があった。いずれの調査もおおむね同じ学力を測るツールとして機能していると考えて良さそうである。
そこで、両調査のデータをあわせて項目反応理論（item response theory）による分析を実施した。ここでは最も一般的な 2 パラメータロジスティックモデルを仮定し、R の irtoys パッケージを用いて各項目の識別力と困難度を最尤法により推定した。図 5-3-5 はこれらの識別力と困難度を散布図として表したものである（プロット内の数字は項目番号）。これによると、両調査で大差はないものの、困難度に関してはやや全
国学調のほうが高い傾向にある。また、識別力と困難度の相関は全国学調では負（𝑟𝑟 = −.27）で、IRT 調

査では正（𝑟𝑟 = .16）であった。すなわち、IRT 調査では全国学調と比べると低学力層の学力を識別するのに適した項目が手薄であることを示唆している。このことは、図 5-3-5 で右下の領域を占める項目が少ない

こととも対応している。

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図 5-3-5 全国学調と IRT 調査における項目の識別力と困難度
 図 5-3-6 に全国学調と IRT 調査それぞれのテスト情報量を示した。これによると、いずれの調査も学力が当該生徒集団の平均をやや下回るレベルに最も適したものであることがわかる。IRT 調査の方がテスト
情報量は総じて高いが、これは項目数が全国学調の 2 倍以上あるためである。また IRT 調査の方がテスト
情報量のピークが広く、より広い学力レベルの生徒に適した項目構成となっている様子がうかがえる。

図 5-3-6 全国学調と IRT 調査のテスト情報量曲線 学力低位層における読解力の課題について 堺市は、小学校と中学校それぞれ 2 校についてリーディングスキルテスト（以下 RST）を実施している。
RST は国立情報学研究所の新井紀子らによって開発されたもので、読解力を七つの能力値によって分析的。ここでは、令和 4 年度に RST を受験した児童生徒について、に評価するものである（表 5-3-4 を参照2）
同年度の全国学調の結果との関連から学力低位層における読解力の課題について検討する。全国学調のデータが提供されている小学校 6 年生と中学校 3 年生について RST のデータが入手できたのはそれぞれ 60
名、61 名であった。結果の解釈においては、このようにかなり限られた規模のデータであったことに注意が必要である。

2 さらに詳細な情報については、教育のための科学研究所のウェブサイト https://www.s4e.jp/ に掲載されている。

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表 5-3-4 RST で用いられる 7 つの能力指標
指標

名称

説明

DEP

係り受け解析

文の構造を正しく把握する。読解力の最も基礎となる能力。

ANA

照応解決

代名詞が何を指しているかを正しく認識する。

PARA

同義文判定

与えられた二文が同義かどうかを正しく判定する。語彙力や論理力が必
要。

INF

推論

既存の知識と新しく得られた知識から、論理的に判断する。

REP

イメージ同定文と非言語情報（図）を正しく対応づける。

INSTd

具体例同定（辞辞書の定義を用いて新しい語彙とその用法を獲得できる。

書）
INSTm

具体例同定（理理数的な定義を理解し、その用法を獲得できる。

数）
表 5-3-5 と表 5-3-6 に全国学調の得点（正答項目数）と RST の能力値（全体偏差値）との相関係数を示“同義文判定”す3。全体的に正の相関関係のある様子がうかがえるが、小学校 6 年生の国語については、（PARA）
、
“推論”
（INF）
、
“イメージ同定”（REP）との相関が他と比べるといくぶん弱めである。これらの能力値との相関はむしろ算数・理科とのほうが相関は強い。中学校 3 年生においては“同義文判定”（PARA）
、
“推論”
（INF）
、
“イメージ同定”（REP）のいずれについても学力と強い相関関係がある。小学校 6 年生では“具体例同定（辞書）”（INSTd）は“具体例同定（理数）”（INSTm）と同じくらい強く学力と相関しているが、中学校 3 年生では前者との相関は比較的弱いものとなっている。
表 5-3-5 全国学調の得点と RST の各能力値との相関係数（小 6）
DEP

ANA

PARA

INF

REP

INSTd

INSTm

国語

.52

.53

.39

.37

.24

.63

.50

算数

.50

.57

.62

.44

.47

.65

.71

理科

.57

.65

.59

.46

.47

.63

.63

表 5-3-6 全国学調の得点と RST の各能力値との相関係数（中 3）
DEP

ANA

PARA

INF

REP

INSTd

INSTm

国語

.60

.65

.55

.57

.60

.36

.63

数学

.58

.58

.50

.51

.60

.32

.69

理科

.58

.73

.62

.63

.69

.37

.76

次に学力低位層の特徴を検討するために低位層とそれ以外とで能力値の平均を比較したところ、教科を通じて差が大きかったものは、小学校 6 年生で“具体例同定（辞書）”（INSTd）、中学校 3 年生で“具体例同定（理数）”（INSTm）であった。データの規模が小さいこと、他の要因が統制されていないことから安易に断定はできないが、こうした読解スキルの不足が学力不振の原因となっている可能性も考えられる。


3 与えられた標本サイズから、いずれの学年についても |𝑟𝑟| > .26 であれば 5%水準の両側検定で統計的に有意となる。

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 認知能力と非認知能力の関係
 堺市の実施している IRT 調査では学習習慣や勉強に対する考え方などをたずねるアンケートが同時に実施されている。近年、学力テストで問われるような認知的課題を解く能力（認知能力）とより情意的な心理特性（非認知能力）との関係性が議論される機会が多くなっている。ここでは、令和 4 年度に実施された
IRT 調査のうち中学校 3 年生（中学校４校・合計 481 名）について数学の成績とアンケートで測定されている情意的側面との関係を可視化する。
 まず、用いられたアンケートのうち量的に集計できる項目をその番号構成から大きく六つの群に分類した。
次に、それぞれについて探索的因子分析を適用し、抽出された因子について表 5-3-7 のとおり命名した。
因子数は平行分析と最小平均偏相関（MAP）の値をもとに決定した。このうち項目群(3)は日本語版グリット尺度（竹橋・樋口・尾崎・渡辺・豊沢, 2019）として知られているものであり、従来の理論どおり二つの因子が見出された。グリット（Grit）は「困難、失敗、競合目標にもかかわらず長期目標に対して示す情熱と粘り強さ」（竹橋他, 2019）と定義されるもので、非認知能力の一つとしてもよく取り上げられる。これ以外の項目群についてはいずれも 1 因子を想定するのが妥当と考えられた。
項目得点の合計をそれぞれの尺度得点として算出し、IRT 調査の数学成績（正答数得点）との相関係数（および 95%信頼区間）を算出した結果を表 5-3-7 の最右列に示した。
これによると、“学習方略の適切さ”、“学習に対するポジティブな自己評価”、“授業に対する肯定的評価”については学力と中程度以上の正の相関がみられた。
“規範意識の高さ”と学力の相関は正ではあったがこれよりは弱いものであった。一方で、
グリット（“努力の粘り強さ”と“興味の非一貫性”）や“学校生活におけるウェルビーイング”と学力の間には特に目立った相関関係が見出されなかった。日本の中学生を対象としたこうした分析についてはあまり研究の蓄積がなく、これらの点については引き続き検討の余地があると考えられる。
表 5-3-7 抽出した因子と数学成績との相関係数
番号

因子名

数学成績との相関(1)

学習方略の適切さ（20 項目）.30 (.21〜.38)(2)

学習に対するポジティブな自己評価（8 項目）.49 (.42〜.56)(3)-1

努力の粘り強さ（グリット）（6 項目）-.09 (-.18〜.00)(3)-2

興味の非一貫性（グリット）（6 項目）.00 (-.09〜.09)(4)

規範意識の高さ（12 項目）.20 (.11〜.29)(5)

学校生活におけるウェルビーイング（7 項目）.10 (.00〜.19)(6)

数学の授業に対する肯定的評価（10 項目）.29 (.20〜.37)

 まとめ 本節の内容を簡単にまとめておく。第一に、学力低位層であるかどうかということと学力の伸び幅が小さ
いかどうかということについては関係が見出されなかった。第二に、全国学調と IRT 調査は項目数を除いて類似した統計的性質を有しており、平均をやや下回る学力層に適した項目から構成されていた。第三に、国語だけでなく数学や理科の成績と読解力には相関関係があったが、どの読解スキルが強い関係にあるかということは教科や学年によって相違がみられた。第四に、学習方略、自己評価、授業評価において肯定的な態度を示す生徒ほど高い数学成績を有する傾向がみられた。
（奥村 太一）

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第５節 国研×大学×自治体連携による研究の振り返り
大学等の研究機関と自治体が共同で教育データサイエンスを進めていく具体的なモデルケースの検討にあたり、お互いが抱えているニーズや共同で研究する際の課題を整理するために、前節までの一連の研究活動を実施したあとに、滋賀大学、堺市の本共同研究に携わった方に対して、インタビュー調査を実施した。
インタビュー実施方法は、滋賀大学、堺市それぞれに、国立教育政策研究所が作成した事前質問票へ回答してもらうとともに、個別にオンラインによる聞き取り調査を行った。本節では、研究機関、自治体各々の立場から本共同研究を通して感じた意見をまとめ、本研究を振り返る。

共同研究実施前（滋賀大学）
研究者は、これまでの経歴として、ある自治体が独自に実施する学力調査の分析に有識者として関わっており、指導助言を行っていた。また、本共同研究に期待したこととして、学生が実データを扱う機会を確保できることがあった。具体的には、以下のとおりである。
⚫

学生は、PISA や TIMSS などの国際調査などの公開されているデータを扱うことはあっても、日本の全国学調や自治体等の学力調査のデータは公開されていないので、データに触れる機会は何らかの関係性がないと難しい。今回のような共同研究という枠組みがないと経験できないことである。

⚫

教育系のデータを使って研究したいと考えているものの、なかなかアクセスできない学生が多いな
かで、経験を積めることは有り難く、共同研究に対するモチベーションの一つにはなり得る。

共同研究実施中（滋賀大学）
本共同研究の分析に関わったのは、研究者自身と大学院生 1 人の合計 2 名であった。大学院生は、今回の共同研究で貸与データを用いて学位論文を発表できるものではなかったため、自身の自己研鑽（さん）として分析業務に携わった。共同研究実施中に感じた意見は、以下のとおりである。
⚫

想定と異なると感じた点は、分析内容については、集団全体の傾向と対策については、先行研究や調査の知見が十分生かせるものであるため、個々の児童生徒について本当に実力があるかなど、より児
童生徒個人へのフィードバックに資する分析を行うことを想定していたものの、実際には集団全体としての傾向を分析することでも、自治体にとっては価値があるということである。例えば、本当に実力があるのか、たまたまテクニックで解答していて実際には中身が分かっていないのか、潜在的に学力に不安がある児童生徒をデータ分析によりあぶり出す、といったことも求められるかと想定していた。

⚫

全体的に、自治体からの分析に関する細かい要望や要求は少なく、研究者自身としてはいろんな観点で分析ができる点は良かったものの、分析の PDCA サイクルを回しにくいとも感じていた。
さらに、大学と自治体が共同してデータ分析を進めることは、自治体にとっても外部アピールにつながると考えており、プレスリリース等も期待したが、今回はそのような動きはなかったのは、少し残念だった。

今後に向けて（滋賀大学）
今後、学力調査等のデータの分析や活用を一層進めていくために必要なことについて、様々な観点で意見をいただいた。具体的には以下のとおりである。
⚫

自治体で仮説の設定を検討する際は、例えば PISA や TIMSS などは色々な分析を行っており、政策に生かせるものもある。自治体の学力分析をした本も多数出版されており、過去の様々な調査について普段から情報を仕入れておくことも必要だと感じる。また、全国的な傾向は、国の調査結果に示されるので、自治体独自の特別な事情と他市との違う点を相対的に考えるのも良いだろう。

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⚫

上記に関連して気になったのは、手がかりなしにデータを探し回ってもあまり意味のある知見を得ることは難しいということである。その調査を通じてどのようなことを明らかにしたいのかが明確になっていて、その目的に応じた調査が実施され、相応しいデータが得られているかというのが必要である。何がデータに求められるかは、何を明らかにしたいか、教育現場の改善とは具体的に何がどうなることを指しているのか、その目的による。

⚫

必要なのは、たくさんの調査をして、データを集めることはなく、目的と児童生徒、現場の負担も考慮しながらふさわしい形態・内容で調査を実施されるべきである。調査データは、児童生徒や教師の負担によって集められている貴重な資源、という意識を持つべきである。個々の児童生徒の診断を求
める調査か、全体の傾向を広く知りたい調査なのかなど、目的に応じて調査方法は決まる。個々の診断と全体の傾向を同時に求めてしまうと、調査設計の制度不全を起こしてしまう。個々の診断なら細かい粒度で、結果もすぐにフィードバックしないと訳に立たないだろうし、全体の傾向を見るなら、全員に調査をする必要はないだろう。質問調査も項目が多いなら全員に聞く必要があるのか、分割できるのか、オンラインによる調査を実施するなら柔軟に対応できるのではないかと感じた。

⚫

貸与データについては、残念ながら分析するには非常に扱いづらいデータであった。入力処理の規則
がファイルごとにバラバラであり、半角・全角が統一されていない、セルが結合されているなど、分析の前処理に非常に時間がかかった。おそらく自治体側においては、手作業により相当労力を掛けて匿名化処理を行ったのではないかと想像した。このようなデータ加工処理を続けていると、データ貸与前の作業に工数がかかってしまい、継続してデータ分析を行おうとしても自治体にとって負担が大きいのではないかと危惧した。手作業の処理は、リスクマネジメント的にも不安がある。例えば
Excel ならマクロを使って一括処理のプログラムを組むとか、データの管理方法も何かしら工夫をしないと、データ分析そのものが大変だろうと感じた。

⚫

研究者と自治体の間で使う言葉の定義を具体化しておく必要があると感じた。文字に書き起こした資料を共有しながら意見交換できると良い。さらに、研究のゴール、打合せ日程など研究期間内のイ
ベントを最初に取決めし、次回までのタスクを明確化させ、お互い共有することが円滑に共同研究が進む方法だと考える。

⚫

今後の展開として、データ分析をしてほしい自治体を全国から公募して、引き受け手となる大学と自治体を国立教育政策研究所がマッチングするといった事業をしてもよいと考える。自治体が持っているデータや、分析して欲しい内容、教育研究へのデータ利用の可否があらかじめ明示されていると、お互いのニーズがマッチする共同研究ができるのではないかと考える。

共同研究実施前（堺市）
ヒアリングより、これまで堺市独自で実施していた全国学調の結果の分析の活用は、以下のとおりである。
⚫

国から調査実施後に提供される各種集計結果表をもとに、授業改善への活用や質問項目の集団の変化を確認していた。数年前からは、各児童生徒の解答・回答状況のデータも活用したより精緻な分析を行っていた。集団に着目するだけではなく、個に応じた改善もしたいと考えていた。学力低位層（全国学調正答率 40％未満）の児童生徒について、具体的にどの問題を間違っているのか、学力上位層と比べるとどのような違いが見られるかの検討を行っていた。

⚫

市独自で分析した結果は、教育委員会内では、情報共有、各種施策の指標について、指標の達成や未達の状況分析に活用していた。加えて、学校で活用できるように、「検証改善分析シート」、「振り返りシート」を作成し、各学校へ提供してきた。これらのシートについては、各学校においては、「検証改善分析シート」を活用しながら、自校の学校教育目標の実現状況を検証し、担任や教科担当職員
は、「振り返りシート」をもとに児童生徒の学びを把握し、授業改善に生かしている。

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堺市が研究機関との共同研究に期待したことは、以下のとおりである。
⚫

データに基づきより充実した教育行政の立場からの説明を対外的に行えるようになることや、複数の調査を使いながらの分析を行いたい。具体的には、学力低位層の状況を多面的な分析を通して把握したいこと、実施主体の異なる複数の調査を関連付けて経年の変化を分析する手法、IRT 調査の活用方法について示唆を得たい。

共同研究実施中（堺市）
堺市では、今回の共同研究に教育委員会学力調査担当課の課長、グループ長、指導主事で関わった。担当
した業務は、貸与データの整理や覚書締結業務、個人情報の取扱いの確認、各種打合せの対応であった。共同研究実施中に感じた意見は、以下のとおりである。
⚫

最も負担が大きかったのは、各種調査の提供データの整理であった。各調査によってフォーマットが異なり、匿名化をする作業に非常に時間を要した。どういうデータをどのような形式で渡せるように準備するのがよいか、
匿名化後のデータのひも付け作業も思ったより大変で、作業分担するにしても、各職員のデータリテラシーが異なり、作業が二転三転してしまったところがあり、苦労が多かった。

⚫

提供データの整理以外は、堺市としては過度な負担を感じることはなく、堺市にとって検討したい内
容と分析内容が合っており期待以上であり、例えば、複数の分析手法を間近で見れたことは非常によかったとの感想を持った。IRT 調査の仕組みなども学べ、このようなことは自治体独自ではできないことであった。

⚫

調査実施に考慮すべき点も多く学ぶことができた。正答率で見るのみならず、いろんなアプローチができること、誰のため（指導主事なのか、学校なのか）の分析なのか、学力調査のデータだけではな
く他のデータも組み合わせることによって見えてくることや、データ分析から言えることの限界、その上で、有効な活用方法が明確になってきた。

⚫

調査設計そのものについても、質問紙調査の項目数が多いことで、回答者の負担が大きくなっている
こと、負担が大きいことで回答者のモチベーションにも関わることについて、指摘いただいたことは見直していきたいと考えている。質問の各項目についても、同じような内容を聞いているものを一度整理することも、専門家と協議をしなければできないことだと感じており、いずれも自治体の職員のみでは検討が難しい事項である。

⚫

共同研究をしていて難しかった点としては、何でもできると安易に考えてはならないと思う一方で、分析においてどのようなデータでどのようなことを見出すことができるのか分からず、明らかにしたいことや仮説を立てることが難しかったということがあった。また、分析が実際に動き出す前に、
もっとお互いの関係性を深める動きができれば良かったかもしれない。

分析結果の活用（堺市）
堺市で本共同研究の分析結果をどのように活用していたかについては、ヒアリングより以下のとおりである。
⚫

教科教育と質問項目の関連性については、学力低位層と学力非低位層の質問項目の分布の差を分析した内容が、堺市で課題と捉えている内容と一致していた。質問項目のうち、差の見られた項目については、教科教育施策の検討のエビデンスの一つとして活用した。

⚫

学校間や学級間の差よりも、個人の差にも注目すべきという指摘から、「振り返りシート」を活用しながら個人の学びに生かす仕組みづくりのエビデンスの一つとすることができた。学力低位層の誤答パターンの分析から、誤答パターンは多様であり、学年が上がるほどつまずくポイントが様々になるという指摘から、学力低位層の割合の減少に向けて学習内容の系統を意識した指導を小学校１年

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生から行う仕組みづくりのエビデンスとした。
⚫

RST と学力の相関については、堺市の職員が独自に相関関係を分析したものと、研究者と結果が重なっており、分析方法に自信を持つことができた。また、教科の特性に関する内容に迫る以前に、きちんと「読むこと」ができているのかという視点で各教科の学習を捉えることが重要であること、さらに調査人数の規模に応じた分析手法があることを知ることができた。

⚫

データの読み取り方として、最上位と最下位では精度が粗くなってしまうという視点や、回答者が調査に真面目に向き合うことができる質問項目数の在り方についての指摘を受けて、質問調査の項目
数や質問内容の検討を行う必要があることが分かった。年々、関係各所から質問項目の追加の要望もあるなか、どのように調整していくかを検討する機会となった。さらに、今回分析した調査は、年に１回の調査であり、その結果で全ての学力を測れるものではないこと、測定誤差やそのときの児童生
徒のコンディション、さらには家庭環境や地域性など複数の視点から見ないと、今回の分析だけでは学力低位の原因については分からないという、データ分析の心構えやデータリテラシーを関係者間で醸成する必要があると認識した。

⚫

アンケート調査の設計をさらに学び、アンケートの準備、実施、分析の一連の流れを設計できるようになりたいと考えている。

⚫

分析結果全体を通して、市の施策や市の方向性に見合う分析結果を参考にする側面と、市の施策で効
果があまり見えていないものを分析結果をもとに改善や軌道修正を行う側面があり、特に改善や軌
道修正を行う際の後押しとなることに価値があると感じた。分析結果をもとに専門家と様々な意見交換のなかで、自治体だけでは盲目的に進めてしまう部分や慣例としてさほど疑問を持たずに行ってきた調査について、改めて見直すきっかけをいただいたことが有り難く、今回の分析を様々な形で
活用した。

⚫

堺市として市民への発信については、市議会での答弁により対外的に共同研究の発信につながると考えている。また、校長会などでも積極的な情報提供を行ってきた。

今後に向けて（堺市）
今後、学力調査等のデータの分析や活用を一層進めていくために必要なことについて、具体的な意見は以下のとおりである。
⚫

データ分析や活用は、今後ますます必要になると認識しており、市教委においても必須の業務であると考えている。これまでの市教委単独での分析には限界を感じていた。データの見方にも不安があった。相談できる専門家がいることで、市の施策の方向性の意思決定のスピードと精度が上がることは間違いない。

⚫

共同研究を円滑に進めるためには、大学側と自治体側のメリットを理解し合うことを通して、信頼関係を築くことが欠かせないと考える。双方が共同研究にどのようなことをイメージしているのか、双方のモチベーションは何か、お互いの組織の業務全体の中での位置付けなのかを前提に十分に対話することが必要である。そのことが共同研究のやりやすさにつながると感じる。

⚫

データ収集及び管理や、調査設計の知識・ノウハウを自治体で持ってないと感じた。年々EBPM による取組の推進が掲げられており、どういうデータを集めるのか検討しないといけないと課題として感じている。

⚫

今後、データ分析や活用を一層進めていくにあたり、教育施策の効果検証のデータとしてふさわしいものは何か、年１回の調査で把握できることは何かを意識し、全国学調の結果だけではなく、日々の学習コンテンツの正誤データや授業等に関する満足度など細かく調査をしてビッグデータを活用した、単元ごとのデータなど細かいものがあると、各学校の取組の課題を見ることにつながるのではな

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いかとも考える。どんな種類のデータをどのように活用すると役立つのかを検討し、市教委、校長、担任、児童生徒、保護者など様々な教育に関わるステークホルダーがそれぞれの立場や役割に応じて活用するデータをどのように提示すればよいか悩んでいる。データ分析の必要性に理解を得られない場面や、学校の課題に応じてデータの可視化や大きな傾向を知れるといいという意見もあり、指導改善の一助となるデータの活用について引き続き模索している。
（岩間 裕美）

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第６節 まとめ
各節を踏まえた考察を以下にまとめる。
本共同研究では、専門家と共同することで自治体単独では成し得なかったデータの分析や解釈を行うことができ、次の教育政策や指導の改善の糸口をつかむことができた。加えて、専門家と関わることで、自治体側に自分たちでやってきた調査手法や調査設計について改めて振り返る機会が生まれたことも重要である。
データ利活用を推進していくためには、職員のデータリテラシー向上は不可欠である。堺市からは、共同研
究を通じて、データ活用する際の心構えについて学べ、業務をする上で非常に役立つものとなったという振り返りが得られた。今回の共同研究が職員のデータ利活用人材の育成の一助にもなったと言える。自治体側
も、データ利活用をより進めていくためには、例えば学力調査に関連したデータ分析を行いたいのであれば、それに関する情報収集や基本的なデータリテラシーを身につけた人材を増やしていくことが求められるが、大学等の研究機関との実践的な連携がその育成にも貢献することが示唆された。
。
今後、こうした自治体と大学等の研究機関との連携による教育データ利活用の取組を円滑、効果的に推進していく上で、本事例からはいくつかの示唆や課題が得られた。
まず基盤となるのは、連携各機関における目的や見通しの共有、相互理解と信頼関係の構築である。関係機関がお互いに何を期待しているのか、メリットは何か、それぞれのモチベーションはどこにあるのか、組織全体での位置付け、スケジュール、目指すゴールの共有など、共同で何かを成し遂げようとするときに必要な要素は多々あるが、滋賀大学、堺市両者のインタビューからも言及された、関係者間の信頼関係の構築は不可欠である。分析を開始する前に、お互いがどのようなリソースを持っていて、何をやりたいのかを十分に話し合い、分析を始めるのが肝となるだろう。特に、研究者側にとっては、データ分析をした結果を論
文発表などで公表できることは、重要なモチベーションのひとつであり、事前にデータ利用について明確化できることが望ましい。例えば、自治体から依頼した分析以外についても自由に分析ができるのか、その結果の取扱いなども含めて、あらかじめ取決めを行っておくと良いだろう。さらに、研究者の人材育成の観点
からも、共同研究により研究者のみならず、学生が日本の教育データに触れる貴重な機会となっていることから、教育データを扱える専門人材を育成していく点においても、データ利用の可否、研究した成果の取扱いについて事前に示しておくことは有効と考えられる。
また、こうした信頼関係の構築に関しては、自治体側から、対面での打合せの重要性の指摘もあった。特にコロナ過以降、オンラインでの打合せを日常と捉えていて、オンラインが当たり前という感覚もあれば、今後ますますオンライン会議が一般的になることも想定されるものの、対面とオンラインのバランス感覚は人によって異なる場合もあるので、状況に応じながら適宜使い分けることで、よりお互いの関係性を深めることができる可能性があることを述べておく。
また、自治体と専門家とが共同して研究を進める際、データ分析を専門家に委託するのみならず、目的に応じた調査手法を専門家と一緒に検討するところから始めることの重要性も示唆された。よりエビデンス
を確実なものにするためにも効果的に目的に応じた適切なデータの取得方法の検討は欠かせない。そのため、調査設計やデータ収集方法などについても知見を有する専門家の力を借りることは重要だと考える。
貸与データの整理の方法も技術的には避けて通れない課題である。自治体側のデータ整理については、誰がどこまでデータの前処理をするのかにもよるが、少なくとも匿名化データを作成するために、正確かつ効率的に作業ができる仕組みを引き続き検討する必要がある。一つの調査結果データだけではなく、複数の調査結果データを扱うには、それぞれ識別できるように個人情報が入っている部分を置き換えて匿名化する必要があり、その作業は自動化するなど効率よく処理できるようにしないと、分析前の負担が大きくデータ
分析そのものの妨げとなる。可能なら、データフォーマットや入力規則なども、何らかの手段により効率的に統一できるようにすることも望まれる。また、今回は担当部署のみが扱うデータ貸与であり、貸与までの手続はスムーズに行われたが、もし貸与するデータの種類が増えれば、他部署との関係や自治体の個人情報

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保護審査委員会との調整もあるだろう。
今回共同研究に関わった堺市に限らず、多くの自治体で抱える悩みであろう「データ駆動型教育」の推進に向けて、データ利活用を推進するためには、自治体と大学等の研究機関との連携は不可欠といえるだろう。これまで培ってきたスキルや経験を踏まえても、単独で高度なデータ分析を行うには限界がある自治体が多いのではないだろうか。今回の事例においても、自治体側は、自分たちでできることを様々な工夫を凝らしながら実践していた。次のステージとして、主観的なデータと客観的なデータを組み合わせて「総合的な学力向上に向けた教師の EBEM（Evidence Based Education Making）の実現」を目指し、そのために、現状把握や施策の検討にはデータを使った検証が欠かせないだろう。
さらに、教育データは、年に一度の学力調査の結果だけではなく、GIGA スクール構想で 1 人１台端末が導入されたことで、端末を活用した学習活動のログデータも含め、取得できるデータがますます広がる。データを活用し、指導改善や教育施策へ反映させたいと考える自治体に向けて、その目的に応じて研究者と連携し効果的なデータ分析を行うことが重要であり、自治体における教育データ分析・研究の支援となるよう、引き続きデータ利活用の推進につとめていきたい。
（岩間 裕美）【参考文献】
竹橋洋毅・樋口収・尾崎由佳・渡辺匠・豊沢純子（2019）日本語版グリット尺度の作成および信頼性・妥当性の検討 心理学研究, 89(6), 580-590.
大江耕太郎・大根田頼尚（2023）現場で役立つ！教育データ活用術 データの収集・分析・活用まで．日本
評論社.

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第４章 全国学調分析ワークショップ開発第１節本章の目的と構成
全国学力・学習状況調査（以下「全国学調」と略す）の一つの目的は、「学校における児童生徒への教育
指導の充実や学習状況の改善等に役立てる」ところにある。教育データサイエンスの推進を目指すデータサ
イエンス班は、全国学調等の結果を活用して、学校現場の教育指導充実に活用できるワークショップ型研修のモデル案を示すことで、この目的に貢献する。
加えて、全国学調には「（一連の）取組を通じて、教育に関する継続的な検証改善サイクルを確立する」という目的もある。したがって、ワークショップを一回だけの取組としてではなく、継続した取組の一環として位置付けることで、学校現場での教育に関する継続的な検証改善サイクルの確立に貢献することも必要である。それは、全国学調だけでなく、広く学力アセスメントを活用した教育現場の指導改善サイクル確
立の参考にもなるだろう。
そこで、まず次の第２節で全国学調の一つ又は少数の問題を対象に、一日で実施できるワークショップ型
教員研修モデル案を提示する。用いるデータは、自治体や学校現場が広く利用可能な、ウェブページ上に公開される学力調査の結果である。
現在の全国学調は教科からの出題であるため、それぞれの問題は学習指導要領に即した出題となっている。それゆえ、各問題はスタンダード（学習指導要領）と整合（allign）しており、学校現場としては、問題で問われている目標を読み取り、全国学調の結果をその目標に対する児童生徒の実態として分析し、結果を次の指導改善へと役立たせるワークショップが有用だと考えられる。このワークショップは、児童生徒の問題解決や思考など「認知過程」に力点を置くため、「認知過程分析ワークショップ」と称することとする。
各自治体の指導・研修系の指導主事、及び学校の研修・教務主任を含め、全教員に適した内容である。
続いて、第３節では、教室あるいは学校単位で行った教育指導の充実が実際に児童生徒の学力向上につながったのかを検討するための「効果検証ワークショップ」を紹介する。上記の認知過程分析ワークショップ
で児童生徒の課題が見つかり、それに対する指導改善を 1 年間行ったとする。その効果を翌年度の全国学調の結果で検証する際に、どのようなデータをどう処理すれば、効果を検証したことになるのかを検討する
ためのワークショップである。また、効果検証をするとなると、「何（X）が何（Y）に効いたのか」という因果の構造で結果を捉えることや、「効いたかどうか」を判断するために本来一人一人多様であるはずの解答や解法（「Y」に相当する）をある程度のカテゴリでまとめて（同じとみなして）数える―質を量に変換する―こと、及びその量（「Y」）から効果の有無や大きさを判断することが必要になる。これらは従来、実験計画法や統計学、教育測定といった分野で扱われてきた事柄であり、こうした内容に関する解説書・講座
は、既に自治体や大学からも多数提供されている。そのため、ここでの検討は、統計学的な手法よりも、全
国学調の結果の量的な処理に役立てられるような、より基本的な考え方に重点を置くこととする。教育委員
会や教育センターの指導主事、及び、学校の管理職や学力向上担当、教務主任等に適した内容である。大学と共同研究を行う際にパートナーとして最低限話を聞いて理解できるための備えともなるだろう。
ただし、全国学調を使って大規模な効果検証を行おうとすると、本報告書第４部や第５部第３章で見たよ
うな様々な課題もある。単に全国学調が IRT（Item Response Theory）を導入していないため、継続的な変化を把握できないといった課題だけではない。自治体・大学が問題を自作するわけではないため、指導改善（先述の「X」に相当する介入）の取組に対応した効果検証がし難いといった全国学調固有の課題でもな
い。自治体で行う指導改善が各学校現場で多様な形態で実現されるため、何が何に効いているのか判断が難
しくなること、それゆえどうしても概括的な指導改善と効果の検討となり、（教育政策の決定には貢献し得ても）現場の継続的な指導改善には直結し難いなど、大規模効果検証全般の課題があると考えられる。それでもデータ量が多いという利点はあるため、そこから何らかの有意義な検証ができるのかを検討する。

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最後の第４節では、以上のワークショップを振り返り、今後に向けた意義と論点を整理する。
なお、以降の第２節から第３節では、ワークショップの内容を囲みで示し、その企画意図や結果、意義、
今後の課題について囲みの外の本文で記述する。また、全国学調の結果の量的な処理や活用は、広く見ると、統計を含んだ調査研究に該当する。児童生徒の学習で言えば、現行学習指導要領の「算数・数学」「理
数（理数探究、理数探究基礎）」「情報」等の教科・科目に関連する。そこで本章では、統計に関連した学習指導要領についても触れることとする。

第２節認知過程分析ワークショップ
全国学調をめぐる指導改善を行うには、各学校の児童生徒が全国学調の問題をいかに解いているかの実態を解明することが根幹となる。各教科の個人の正答率やその教室・学校・自治体単位の平均は、一つ一つの問題の解答結果を集積したものであるため、各問題への解答や解決過程を全く等閑視して平均正答率だけを問題にしても、日々の指導改善にはつながりにくい。本ワークショップは、まずこの一つの問題から始めて、児童生徒の実態に迫ろうとするものである。
また、実態解明への注目は、教える内容の観点だけでなく、児童生徒の学び方の観点からの検討も可能にする。ある年度の教科全体の正答率と各問題の正答率を比べれば、問題ごとの正答率の高低は判別する。それを基に教科教育等の観点から、どの問題が「難しい」「易しい」と解釈・議論することは可能だが、それに加えて、児童生徒が問題をどう解きそうか、どう解答したかの観点からも検討できれば、指導改善のアイ
デアや留意点も一層得られやすくなる。
それはあたかもコレラの原因や感染経路が不明で被害が抑え切れなかった時代に、疫学の父ジョン・スノ
ウが疫学研究（集団に発生する病気の分布を調べ、病気にかかる法則を同定する研究）の第一歩として行った「精緻で詳細な観察」、すなわち、コレラで亡くなった人の家を訪れて話を聞き、付近の環境をよく観察したという営みに類似する。こうした観察ができれば、疫学研究でその後に「同じ状況下での病気にかかった人とそうでない人の違いの検討」や「仮説に基づく大規模なデータ収集、及び仮説の確からしさの検証」
が続くように、「問題を解ける児童生徒とそうでない児童生徒の比較」や「その違いの仮説に基づくデータ
収集、仮説検証」へと進んでいくことができる。
この実態解明と指導改善への示唆導出のために、ワークショップは、少数の問題に絞って、次ページの囲
み 5-4-1 のように展開する。具体的には、2023 年度の全国学調小学校・算数の問題を使って、同年 8 月に6 名（小中教員 3 名；教育行政関係者 2 名；研究者 1 名）対象に、詳細な記録を残す形で行ったワークショ
ップを紹介する。ワークショップ全体で 2 時間を掛けた。グループ活動を行う際は、2 名ずつの 3 ペアで協議した後、協議結果をペア間で（メンバー全体で）交換した。
なお、ワークショップは、以下で詳しく紹介する小学校・算数の問題を扱ったもの以外にも、一般の小中高等学校教員対象に小学校・算数の問題（2021 年度 37 名参加：以下参加者数を n で示す）
、小学校・算数と中学校・国語の問題（2022 年度 n=35）、小学校・理科の問題（2022 年度 n=10）を使って同様な形で行っており、汎教科的に実現可能である。また、同じ小学校・算数問題を使って小中学校教員 214 名（対面50 名、オンライン 131 名のハイブリッド型、及び同時対面型 33 名）に行うなど大規模にも実施できる。
以下、囲みは、左に使用したスライドや資料を掲載し、右に所要時間、活動形式、内容の簡単な説明を記した。以降も同様の形式である。

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囲み 5-4-1 ワークショップ全体の展開（兼ワークショップの冒頭説明）【時間】3 分【活動】講義【内容】全国学調の結果を生かすための四つのステップを解説するもの（ただし、ステップ 3，4 は実際に児童生徒を対象にするため、本ワークショップ
ではステップ 1，2 のみを扱う。ステップ 3，4 を行うには、本ワークショップの後、教室で調査を実践して結果を持ち寄るための期間を空け、改めて実施する必要がある）。
囲み 5-4-1 は、まず教員が自分で問題を解いてみて趣旨を理解した上で（ステップ 1）、担当する児童生
徒の解き方を解釈すること（ステップ 2）を推奨している。ただし、その解釈を「仮説」として捉え、実際に児童生徒にその問題自体や類題を解いてもらうことで検証すること（ステップ３）、そこから次の指導改善に役立つアイデアを協働で得ること（ステップ４）を推奨している。
これは一見、手間のかかる取組にも見えるため、囲み 5-4-2 でその意図を図解している。
囲み 5-4-2 児童生徒の問題解決過程から見たワークショップの意義【時間】5 分【活動】講義【内容】先述の四つのステップの意義の図解。
（1 枚目のスライド）まず全国学調の結果は、児童生徒が問題を把握し、それを解決・思考した過程の結果として産出された解答を採点して得られるものである。その平均正答率だけを見ていても過程は見えないため、問題の趣旨を理解する必要がある。
（2 枚目のスライド）
その上で、
平均正答率だけではない、
様々な結果を見てみると、どうやって児童生徒が問題を解き、つまずき、あるいは理解していなくても正答だけ出すような振る舞いをしているかについての仮説が得られる。仮説を得た上で、再度教室で児童生徒に（不要なつまずきを取り除くなどして）解いてもらうと、児童生徒の問題理解が進み、解けるのか解けないかの実態も教員により見えてくる。
（3 枚目のスライド）全国学調の問題を出発点としながら、目前の児童生徒の資質・能力の育成度合いを確かめることがその後の指導改善・充実の基礎となる。

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以後、囲み 5-4-1 のステップ 1，2 を実地に行う。対象としたのは、2023 年度全国学調の小学校・算数大
問２である。この問題を取り上げたのは、当該年度で最も正答率が低かった設問（小問）（４）が含まれており、児童のつまずきについて考える契機になるためである。
囲み 5-4-3 自分で解いて趣旨を理解する【時間】20 分【活動】ソロで解決、ペア協議、ペア間で共有後、講義で解説【内容】令和 5 年度全国学調の小学校・算数大問２の（１）（２）（４）を一人一人、正解や出題
趣旨を見ずに解いてみる。時間は 5 分程度。解き終わったペアから答え合わせを行う。
その後、「この大問は全体として、何を問うているのでしょう？」という共通性を問う課題と「小問にはどんな違いがあるでしょうか？」という相違性を問う課題（この説明のためのス
ライドはここでは割愛）をペア
で 7 分程度協議する。
3ペア程に協議結果を発表してもらい、参加者全体で共有する。下記の解説と併せ、8 分。
解説は全国学調解説資料より、
大問と各小問の趣旨を紹介する。この問題の場合、大問は「図形の構成の仕方を観察して図形について判断すること」という趣旨が設定されている。小問（１）は「台形の意味や性質」、（２）「正方形の意味や性質」について理解しているかどうかを見る、そして、（４）は「高さが等しい三角形について、底辺と面積の関係を基に面積の大小を判断し、その理由を言葉や数を用いて記述できるかどうかをみる」となっている。

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囲み 5-4-3 の大問２は、算数を専門としない大人でも問題が理解できるため、ワークショップに適している。また、小問（１）②の条件（性質）の難しさや（２）の「オカクキ」の形だけを見ても正方形という答えを導きやすいこと、（４）の選択肢の悩ましさや記述の難しさは、少し解いてみるだけでも気づきやすい。
問題の趣旨に関する議論では、それぞれの小問について、台形や正方形、三角形など図形の性質に関する言及、及び（１）の選択式、（２）の短答式、（４）の記述式という出題形式に関する言及はよくなされるが、それらが図形（テープ）の変形と絡めて出題されていることは表現し難い。それゆえ、大問の趣旨が「図形の構成の仕方を観察して図形について判断すること」と抽象化して説明されていることが参考になる。
次に、囲み 5-4-4 でステップ 2 の結果の予想に入る。
囲み 5-4-4 結果を予想し、結果を聞き、理由を考察する【時間】20 分【活動】ペアで協議、ペア間で共有後、結果を紹介、再度ペアで協議・ペア間共有【内容】（1 枚目のスライド）各小問の国全体での正答率を予想する。理由も併せて考える。
3 分ほどペアで協議。
その後、ペア間で予想と理由を共有し、実際の値（（１）60％、（２）87.3％、（４）
21.1％）を聞いて書き入れる。3 分程度。
（2 枚目のスライド）実際の正答率を聞いた後で、（特に正答率が低い問題があるため）児童がどのような誤答をしていそう
か、どういう児童が正答するのかなど、この結果になった理由を考える。ペアでの協議にしっかり 10 分間の時間をかけ、共有
も 4 分ほど時間をかける。

これまでの実践では、小問（４）の正答率を（１）（２）より低いと予想する参加者が多いが、それでも、実際の正答率ほど低く予想する参加者は少ない。また、（１）の実際の正答率が予想より低く、逆に（２）が予想より高いということが多い。
この結果の理由に関する協議では、小問（１）については①の「台形」は答えられても、②の台形の定義（条件、性質）が答えられないことで正答率が下がっているのではないか、という意見、それに対して、（２）は見た目（オカクキの形）だけで問題文を読まずに「正方形」と正解している可能性、最後に（４）については、計算をせずに答えを出すことの難しさ（実は中学数学レベル以上の知識を使えば高さは 3 ㎝と計算できるが、小学生では「平行な直線にはさまれているため高さが等しい」ことを利用せねばならない）や、それゆえ三角形の面積の定義を理解しておく必要があること、出題の仕方として選択肢４の「このままでは比べることができない」という表現が児童を惑わせることなどの意見が出やすい。
また、これらの理由の考察をもとに、小問（１）（２）（４）を通じて、「感覚的・知覚的に見た目で何となく答えを出すこと」はできても、「定義や公式を深く理解して質的に推論すること」は難しいのではないか、というより一般的な仮説が立ってくる。

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この後、囲み 5-4-1 のステップ 3 以降、すなわち児童対象の実際の調査に入ってもよいが、ここでは、結果をより詳細に解釈するための新たな分析方法に関する解説を加える。
解説するのは、クロス集計と正答数別類型割合グラフ（本報告書第３部及び第４部参照）の二点である。
既に先述の気づきでも、小問間でどの問題の正答者が他の問題の誤答者・無答者になるのかなど、問題間の解決方法の相違に関心が及んでいる。これを詳細に検討することに役立つのが、クロス集計である。さらに、どの「レベル」の児童が問題を解けるのか、解けないのかまで（囲み 5-4-4 で協議題とした内容について）詳細に知りたい場合は、正答数別類型割合が役に立つ。
囲み 5-4-5 がクロス集計の解説である。
なお、
ごく簡単な内容で理解を促すべく、
架空の例を用いている。
囲み 5-4-5 クロス集計の解説【時間】3 分【活動】講義【内容】（1 枚目のスライド）複数問題の正答/誤答のずれから、児童の理解やつまずきの実態がわかることを示すべく、同じ年度に（１）（２）の二つの問題が出たケースを仮定する。前者は平行四辺形の底辺と高さが与えられて面積を求める問
題で、正答率は 90％とする。後者は同じく平行四辺形の求積公式を使うが、網掛けの二つの公園のどちらが広いかの判断のために使うという問題である。さらに求積には不要な斜辺の長さもあり、知識の柔軟な活用を問う問題である。こ
の正答率は 20％と仮定する。
（2 枚目のスライド）2 問の結果を掛け合わせて
みると、より詳しく児童の実態が見えてくる。表を横に見ると（１）は正答が 90％で誤答が 10％、無答の児童はいない。
（２）は表を縦に見て、正答が 20％、誤答が 50％、無答が 30％となる。
これを掛け合わせると、（１）に正答した 90％の児童のうち、50％は（２）に間違ったり、20％に至っては何も書けない、という詳細がわかる。
続いて、囲み 5-4-6 が正答数別類型割合グラフの解説である。Good-Poor を略して G-P 分析図と呼ばれることもある。なお、これは将来 IRT が活用されるようになれば代替されていく、古典的テスト理論（classical test theory）に基づく便宜的な分析であることに留意されたい。なお、クロス集計も含め、解説した内容はすぐ今回の問題に対する結果分析に活用するため、短時間の講義にとどめる。
また、正答数別類型割合グラフ（囲み 5-4-6 内の図参照）からは層ごとの指導の示唆が得られやすくなる
が、それが特定の指導法（例えば習熟度別学級など）の有効性や必要性と直結するわけではないことには留意する必要がある。むしろ、クラス全体で見たときに、下記の例であれば、活用問題にも自分の考えを出してみることの重要性や平行四辺形の面積の本質的な理解を促進することの重要性を理解し、正解した児童ですら再度取り組んで級友に説明してみるなど、指導のための「前提」に関する示唆を得られればよい。

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囲み 5-4-6 正答数別類型割合グラフ（G-P 分析図）の解説【時間】5 分【活動】講義【内容】（1 枚目のスライド）各問題をどんな児童が解けたか（正答）、解けなかったか（誤答）、
さらに解けなかった場合もどのような誤り方をしていたのか（類型）を知るためのものだという目的を確認する。理解が難しい点
は、対象児童が当日受けた調査の全問題の正答数を「仮の学力」と見る点である。
（2 枚目のスライド）仮に全部で 5 問の算数
調査を 10 名の児童が受けたとする。すると、一問ずつに問題の正誤が 10 人分得られ、それによって各問題の難易度がわかる。ただし、問題ごとに見るだけでなく、5 問中何問合っていた児童はどの問題に正答/誤答するのかという観点でも結果を検討できる。合計の赤枠が児童の学力を表すとすると、例えば（２）の問題は全体 5 問中 4，5 問解けた児童はできるが、3 問以下しか解けなった児童には難しかったということが見えてくる。
（3 枚目のスライド）正答数別類型割合グラ
フは、各問題について、どういう層の児童がどういう類型で解答しているかを割合で出したものである。先述の平行四辺形の活用問
題についてグラフのような結果が出たとする。横軸が正答数、つまり全体 17 問中 1 問
も合わなかった児童から全部合った児童がいる。この全体の正答数ごとの児童数を分母としてどういう類型で解答したかという割合を示したのが縦軸である。
これを左から右に見ていくと、例えば、黒色
点線の無答は減少することや、平行四辺形の面積の計算に高さではなく、斜辺を掛けてしまう桃色の誤答が中間層で多いこと、赤色の正答や橙色の準正答は 14 問程度できる児童から増えてくることなど、「学力層」ごとの傾向が見えてくる。なお、正答数ごとの児童の分布は均等でないことには注意する。

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解説の後は、囲み 5-4-7 のとおり、今回の問題でクロス集計結果を解釈する。
囲み 5-4-7 クロス集計結果の解釈【時間】4 分【活動】ペア協議のみ【内容】（1 枚目のスライド）先述の小問（１）についての実際の結果を提示する。左は問題と正答、右が解答類型割合を示す。表の最も左の列が解答類型の番号、①②が各々児童の選んだ選択肢、反応率が各類型の解答率である。
最も右の列に正答が表示されている。

（2 枚目のスライド）続いて小問（２）の短答を類型化した結果（反応率）と正答である。

（3 枚目のスライド）上記の二つの小問に対する結果を掛け合わせた（クロスした）集計表を提示する。表を横に見て、合計の列を参照すると、それが小問（１）の結果になっていること、縦に見ると小問（２）の結果となっていることを確認する。その上で、試しに小問（１）の解答類型２～６と（２）の正答を掛け合わせた「21.4％の児童がどんな解答の仕方か」を確認する。具体的には、
「
（１）
で台形、
（２）で正方形と捉えることができているが、台形の特徴を選ぶことができていない」という児童である。
続いて、囲み 5-4-8 のとおり、正答数別解答類型割合グラフを解釈する。こちらはクロス集計に比して複雑であるため、ペア協議後確認を入れる。ただし、統計的な意味での結果の解釈にとどめるため、ごく簡単なもので十分である。囲み 5-4-8 の 3 枚目のスライドであれば、「正答数の多い層で、高さについて具体的な長さが示されていないので面積を比べることができないと判断している児童の割合が約 30％である」な
どである。

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囲み 5-4-8 正答数別解答類型割合グラフの解釈【時間】6 分【活動】ペア協議後共有【内容】（1 枚目のスライド）小問（２）を例に類型（囲と正答数別割合グラフを照合する。
5-4-7参照）
特に正答率が 87.3％と高いこの問題で、どの学力層から正解しているかを見て取る。見てのとおり、全体の正答数 7 問程度の児童から、この問題については正答率が 8 割を超える。
（2 枚目のスライド）小問（１）を左に、小問（２）（直上と同じグラフ）を右に示して、二つのグラフを見比べる。なお、小問（１）の結果の示し方は、あえて類型１～６をまとめて（相互排他的でない形で）示しているため、標準的なものではないことに注意を促す。それでも、このような示し方をすることによって、台形と正方形など「形」を答えることについて
は、似たパタンが見られることを確認できる（ただし、グラフの形が同じようでも、同じ児童たちだけが含まれているわけではない）。
（3 枚目のスライド）最後に小問（３）のグラ
フを示し、解答類型（4 枚目のスライド）と照合した上で、特に学力上位層でも多い 23 番の解答類型を確認し、このグラフから何がわかるかを議論する。

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最後に以上を総合して、囲み 5-4-1 のステップ 2 のまとめとステップ 3 の準備を行う。具体的には、囲み
5-4-9 のとおり、囲み 5-4-1 のスライドを再掲し、ワークショップでやってきたことやこれからやりたいことを確認した上で、協議にじっくり時間を掛け、全体で共有する。時間に余裕があれば、結果の解釈とそれに基づく改善案構想というこの二つのステップを分けて行う。
囲み 5-4-9 総合的な結果の解釈と検証に向けたアイデア生成【時間】24 分【活動】ペア協議後共有（時間に余裕があればステップ 2 と 3 の 2 回に分けて行う）【内容】（1 枚目のスライド）
囲み 5-4-1 のスライドを再掲し、ここまでやってきたことがステップ1，2に当たること、
そしてここから結果の解釈を統合すること、及び、ステップ 3 でその解釈を仮説として児童生徒対象に検証する準備を行うことを解説する。
（2 枚目のスライド）
ステップ 2 に対応する問いとして、児童生
徒にできること、できないことの総合的な検討を行うことを求める。ステップ 3 に対応する課題として、小問（４）に特化して、この問題の聞き方（出題内容・形式から細かい言葉遣いまで）や解き方（解答形式など）をどう変えるかをステップ 2 までの議論に基づき、自由に発想してもらう。

実際のワークショップでは、ステップ 2（上記の協議題 1）について下記のような意見が出された。
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台形や正方形という具体的な「形」に関しての理解はできても、その定義や条件の理解が難しい。

⚫

小問（２）が最初の説明文（リード文）は長くとも、学力下位層の児童まで正解していることから、文章を読んでおらず、問われているところだけを見て直感的・感覚的に解答している可能性がある。

⚫

数字・数値がない問題は解けないと思っている。解決を計算に頼っているので、質的な推論が弱い。

⚫

小問（４）の選択肢 4 が誤答を誘う選択肢になっていて、「問題慣れ」している児童も引っかかりやす
いのではないか。

⚫

学んでいるときに「何となく」理解していて、理由を納得したり、学んだことを一般化して定着させたりすることに課題があるのではないか。それは学力層で見て、上位に思われる児童すら怪しそう。
以上の解釈を基に、ステップ 3（上記の協議題 2）に向けては、次のようなアイデアが出された。

⚫

小問（４）の選択肢 4 を削除し、さらには選択肢は「同じか」「違うか」だけにして、選んで理由を記

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述した上で、議論させたい。
⚫

三角形の公式を書いておいて、何がどこに当たるか、だったら面積は比べられないか確認させたい。

⚫

仲間にわけ（理由）を説明させて、議論させたい。その発言を聞いて、本当にわかっているのか、いないのかを見極めてみたい。

⚫

中学生でもこの同じ問題をやってみたい。どんな考え方をしているかを知りたいので。
ワークショップの参加者には、こうした結果の解釈とアイデアを基に、各自治体や学校に戻って児童生徒

対象に結果を確認したりアイデアを試してみたりすることを推奨する。なお、現時点では、国レベルでも全問題に対する正答数別解答類型割合グラフは提供していない。ただし、各自治体にはデータがフィードバッ
クされているため、当該自治体の児童生徒分のクロス集計やグラフ作成は可能である。
さて、ここまでのワークショップの流れを振り返ると、実際に問題を選んで解いてみることで、問題で問われている教科のねらいや資質・能力目標が見えやすくなる。その上で、児童生徒の結果を予想し実際の結果を確かめると、児童生徒が何をどう考えて問題を解いているのかという認知過程について推測しやすくなる。また、その準備の上でさらに詳細な統計結果（今回の場合はクロス集計や正答数別解答類型割合グラフ）を検討すると、一層解釈を深められる。それが自らの自治体、学校や教室の児童生徒に対しても、同じ問題やアレンジした問題を試して、実際どう解くか、何を考えているのか、何がわかっていて、どこにつまずいているのかを検討するモチベーションと視点を提供する。その準備ができた上でなら、国や各自治体などで提供される「授業アイデア例」も、「ただそのまま適用して児童生徒が問題を解けるようにするためのガイド」としてではなく、児童生徒の現状を見とった上で、その知識・技能や思考力・判断力・表現力等の質を高めるための支援として受容・活用できるようになるだろう。
以上で小学校算数の問題を題材としたワークショップは完結するが、合計 90 分しか要していないため、残り 30 分で囲み 5-4-10 の課題を行ってもよい。狙いは、担当教科が小学校算数以外の教員や教育行政関係者にとっても「自分の教科等でやってみる場合」を想定することを通して、本ワークショップの流れを振り返り、理解を深めることである。もし実際に教科等でワークショップを行うための活動デザインを創るな
ら、もっと長い時間を用意した方がよい。
囲み 5-4-10 ワークショップを振り返って活用する【時間】30 分【活動】簡単な解説後、ペアやグループで協議。共有や相互体験は時間に応じて行う。
【内容】
スライドの活動指示に従って、参加者の教科に関する一連の資料を提供し、自分たち
ならどのような問題を選んで本日のワーク
ショップに取り組んでもらいたいかを検討する。その上で、流れを再現できるか、ペア
やグループで相談しながら、確認する。
最後に本ワークショップに参加した者からのアンケート結果を記す。まずは「本日のような体験型のワー
クショップ（以下 WS と略す場合がある）から、何を学べそうか？」に対する回答例である。
⚫

全国学調の課題は、現場の先生方（管理職含め）に本来の目的が伝わっていないことかと思います。
また、例えば学校代表が講義形式の研修に参加したとしても、その内容を具体で職員に伝え、学校全215

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体に周知・浸透させるにはかなりハードルが高いかと思います。
その点、今回のような WS の形式であれば、参加者が自分で問題を解き、解答の傾向などから課題を見つけ、考え、共有するプロセスを経ることで、全国学調本来の目的である児童・生徒への支援や授業改善へのつなげ方を具体的に学べるのではないかと感じました。
また、講義形式の研修よりも、子供の姿や授業展開などを想像しながら WS に参加することができました。教員に向けた研修では、この部分（参加者に「学校に戻ってこんな授業をやりたい」、「こん
な言葉をかけてあげたい」と思わせること）は非常に大切であると思っています。
さらに、児童の解答だけでなく、正答別類型割合やクロス集計を行うことでさらに深い分析ができることを知るという体験も、現場の教員には大切であると思っています。
⚫

自分が考える問題の趣旨や、予想される子供の反応には、私自身の癖のようなものがあり、他者の意
見や、実際の正答率、様々なデータをみることで、その差異から、視野が広がる部分がありました。
逆に共通した部分を見つけたり、予想した正答率が近かったりすると、考えに自信を持てたり、根拠付けられたような気がしました。

⚫

自分自身は、昨年度までは現場で働いており、研修主任という立場で、学力調査の結果を職員に伝える立場にありました。当時の自分は、正答率の全国との比較や、自校の正答率の低い問題を取り上げるばかりでした。もう一歩踏み込んで、分析したり、授業改善に生かしたりということまではできませんでしたし、その方法も分かっていませんでした。
本日のワークショップで、自分で問題を解き、測りたい力について考え、子供に何が足りないのかを話し合うことで、子供がどこでつまずいたのかを考えることができました。それが、授業改善につながっていくのだと感じました。

⚫

「児童生徒の『目線』で各問題を見たときに、どこにつまずきポイントがあるのか」「各つまずきポイ
ントと能力層との関連」を実際に問題を解く時間も設けていただくことで、実感をもって学ぶことができ、ワークショップに参加する方々の理解度も変わってくると感じました。個人的な感想としては、教育現場における文法（注：指導の前提など）、実際の教え方などを知らないゆえに、子供目線で問題について議論するという普段できていない思考を行うことができたような気がしております。

⚫

WS から「実際に問題を解くことで、WS の参加者が児童生徒の思考を実体験する。
」「理由を立てて正答率を予測することで、児童生徒の思考レベルがどの程度であるかを想像する。
」「実際の結果が合致すれば、自分の理由が一定程度現場感覚と近いかもしれないと推定する。
」「実際の結果がずれれば、自分の理由が誤っていると気づきを得る。
」「正答類型などから、こうした思考が本当に正しいのか再確認するとともに、児童生徒の思考パターンなどを理解する。
」ことを体験した。さらに G-P 分析図
から各教科の思考の成長プロセスがどのようになっているのかを理解し、どの内容をどの段階で指導することが成長プロセスから見て、児童生徒は理解しやすいのかを理解し、具体的な授業改善につなげる。このため、WS の目的としては、「全国学調結果を踏まえた具体的な授業改善の検討の手法を学
ぶための研修」と感じました。

⚫

実際解いてみて、そして分析結果を読んで、子供たちはどこでつまずいているのか（問題文を正確に読んでいない、など）ということがわかってよかった。では問題文を誤解のないようにわかりやすく
書いたらいいのかという問題でもない。とすると問題自体はもちろん、文章を読む、文意を汲み取るというトレーニングにもなっているなと感じた。なのでテストでは、作問者の文章力、授業では質問力を磨く必要があるなと感じた。
分析結果から実際にさかのぼりができたことは自分ごとになって良い、自分以外の視点も得られる。
「正答数が多い、少ない」と見るのではなくて、子供の得手不得手を把握できたらいい。
「何となくわ
かってること、知ってること」は多々あれど、それを言葉で説明できないなど。

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もう一つの問いは、「全国の教育委員会・センターの指導主事、学校の管理職・主任、一般教諭のレベルで、今日のようなワークショップに誰が参加可能か、参加して有意義か、もしこれを国から発信していくとしたら、どんな伝達・共有・自主研修の支援が可能か？」である。下記が回答例である。
⚫

このような研修やワークショップはどの立場においても重要で、非常に有意義だと思います。しかし、国からの発信として一般の教諭をターゲットにすると、参加者の知識は向上しても、全職員に共有・浸透・実践という形にまでつなげるのは難しいかと思います。そこで、切り口やアプローチの仕方を工夫し、「教育委員会」「管理職」「一般教諭」が共通認識のもとで取り組んでいくこと。関係者それぞれに「必要感」を持たせること。そして、研修単体で終わらせず、持続可能な授業改善・学校改善の方法として年間を通して取り組める「パッケージング」での提案が大切かと思います。
今回のような WS を「全国学調（データ）の利活用」という切り口だけではなく、「校内研究の活性化」や「人材育成」という切り口で教育委員会や管理職を巻き込みながら、研究校を設置し実践を発信したり、研究校でなくても、校内の重点研究に位置付けると良いのかと思いました。このような取組を教育委員会から校長会などで推奨したり、校内の研究の際にあらかじめ WS 研修を受けている指導主事が年間を通して助言に行くという連携の仕方も良いかと思いました。

⚫

教育委員会やセンターで活用いただくための研修の枠組み（今回のワークショップのように、調査結果を最大限生かすために、自分で解いてみる→話し合って問われている内容等について議論する→調査結果について理解、議論する→日々の指導改善に生かすアイデア等を考える、など）を研修の流れ
イメージとして、国から発信していくと、全国学力・学習状況調査の結果活用、指導改善が更に進むのではないかと思いました。

⚫

マインドを転換してもらう意味で、管理職（特に教頭）の研修として行えればよいのではとも考えます。服務管理や文書処理等、教頭の業務は多種ですが、それに忙殺されリーダシップやマネジメントなど、本来、教頭に必要な資質を十分に発揮していないと感じていました。教頭は普段から、一番先
生方の表情を職員室の前で確認できており、このことは大きなメリットであり、職員室というクラス担任のような立場のように感じます。そういった意味でも、管理職（特に教頭）が校内研修を行うことが先生方への浸透になるのではと感じています。

⚫

指導主事ばかりでなく、管理職や研修主任など学校運営に関わる職員に向けて、今日のワークショッ
プを行うことだけでも十分意味があると思います。さらに、各学校で同じように研修を行うことで、県の子供のつまずきや自校の子供のつまずきを確認できるのではないかと思います。現場にいる職員
は、きっと目の前にいる子供たちが何につまずいているのかを知りたいはずです。しかし、現場では経験や勘だけに頼り、データを読み解くということはまだまだ進んでいないように思います。そういう職員にこそ、今日のワークショップのような研修に取り組むことで、データの見方を知り、指導に生かしていくことの大切さも同時に知ることができるのではないかと思います。

⚫

今回の内容の WS の優先順位としては、以下の順かと思われました。
「教委等の指導主事」及び「学校の主任」→「学校の一般教諭」→「学校の管理職」
その一方で、全国学力・学習状況調査の趣旨の理解が進んでいない自治体などに対しては、あえて学校の管理職を対象としたこうした研修の実施することも効果があるのではないかと感じました。
国からの発信としては、WS のパッケージを県教委の研修センターなどに提供することも効果的ではないかと感じました（研修センターの力を付けてもらうという意味では、そのまま流用するのではなく、違う設問でも研修を作ってもらう WS を作るのもあり得るのではないかと思いました。
）。県教委の指導主事の方自身も、趣旨は理解しても、どのように研修を行うのか迷っている例は多々あると
思います。

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⚫

全教員にこういった研修を受けてほしいと思います。答案用紙や点数、成績の「手前」には何があるのかを知っていることは大きな強みになると思います。そしてその向こう側に指導に向けた、実態に基づいた足場掛けができれば最高だと。全ての職種ごと、職位ごとは当然ですが、その後に（職種・職位を）混ぜるような活動を組んでも有意義なワークショップになると思いました。
以上の感想に見るとおり、認知過程分析ワークショップは一つあるいは少数の問題のみを扱うものであるが、次節で検討するような効果検証の有意義な出発点となる。同時に、実験計画や統計学的には効果検証の出発点でしかなくとも、学習指導という点では、こうした丁寧な検討自体が価値を持つ。
この点については、再度第４節で触れる。

第３節効果検証ワークショップ
本節では、教室あるいは学校単位で行った学習指導の充実が実際に児童生徒の学力向上につながったのかを検討するための「効果検証ワークショップ」を紹介する。
ただし、第２節の認知過程分析ワークショップで見えてきた概念的理解の促進という課題に対して、それを改善する支援を一年間行ったとしても、その効果を現在の全国学調で直接検証することは難しい。
そこには、下記のような課題が挙げられる。
課題① 同じ児童生徒が一年後に同じ調査を受ける訳ではないため、その成長を検証できない（違うコホー
トで比較するしかない）。
課題② 毎年、調査問題が変わり、その難易度も変わるため、たとえ正答率が翌年向上したとしても、それをもって学力が向上したと言えるかどうかの判断が難しい。
課題③ 支援を直接的に検証するためには、評価のための調査問題も自作できるとよいが、現在の全国学調には問題を学校現場で自作したり現場から提供したりする機能がない。
そこで本節では、より一般的に、人の認知過程に対する支援を行った際に、その効果をいかに検証するかという枠組みに関するワークショップを紹介する。それを軸にしながら、量的なデータをどう扱うか、また近時注目を集める自然言語処理などのツールはそこにどう関係し得るかを解説する。
なお、全国学調の問題やその結果を直接扱ったワークショップを紹介できればよかったが、未実施である
ため、学習科学研究実践で試行されてきた例をアレンジして使ったワークショップを紹介する。全国学調のデータを全面的に扱ったワークショップの開発は今後の課題としたい。
また、全国学調の結果を量的に処理することは、統計を含んだ調査研究―現行学習指導要領の「算数・数学」「理数（理数探究、理数探究基礎）」「情報」等の教科・科目―に関連する。よって、以下では、ワークショップに関連する学習指導要領解説の内容に脚注において言及することとする。
ワークショップは、2022 年度に本研究所に出向してきていた学校現場からの教員 3 名を対象に、他の様々な属性の参加者を交えて行った一連の取組である。概要は下記のとおりである。
○

第 1 回（60 分）：簡単な記憶実験の実験群・統制群 4 名ずつの再生文を基に、そのデータをどう「数えるか」を検討する。それによって「同じデータでも測り方で結果は変わる」、「測りやすいものが測
りたいものとは限らない（多くの場合測りたいと思うものは測りにくいことが多く、測るための何らかの工夫が必要である）」、「実験群がどのような点で優っているのかの『仮説』が比較実験の枠組みにおいては重要である」ということの理解を狙ったワークショップである。

○

第 2 回（60 分）：質的データが量的データへと変換された後、その簡単なデータセットをどう処理し218

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たら、公平なまとめ（縮約）や比較ができるかについて検討する。それを通して「平均値だけで見るのでなく散らばりで見ることが重要」、「平均値と分散の組合せで、統計的検定がある程度できる」ということを実感するためのワークショップである。
○

第 3 回（60 分）：質的データに対して、それを量的データに変換して統計的な検定で比較を行う仮説
検証型の研究方法とは別に、質的データを自然言語処理等のツールを用いてボトムアップに指標や仮説の生成を狙う方法に触れ、両者の関係性を検討する。
「データサイエンス」を統計学だけでなく、機械学習との融合と見るアプローチの入門に位置づく。

以下、ごく簡単に内容を紹介する。
第１回のワークショップは、Bransford & Johnson（1972）の記憶実験データを材料とした Schwartz &Bransford（1998）の内容をアレンジしたものである。
元々Bransford & Johnson は、当時隆盛しつつあった認知研究を背景に、人が文章を覚えるときに、その意味を理解しておくことの有効性を心理実験で示した研究である。これに対して、Schwartz & Bransford
は、学習者がデータを分析する体験（いわゆるハンズオン体験）の有無が、その後のデータの解釈に関する講義の理解にどう影響するかを調べたものである。この「データ分析」体験のために使われたのが、Bransford & Johnsonの実験参加者の記憶再生文データであった（ただしローデータを若干編集してある）。
ワークショップの詳細は、囲み 5-4-11 のとおりである。
囲み 5-4-11 効果検証の枠組みを知るワークショップ
参加者はまず次の文章（以下「原文」と呼ぶ場合がある）を読み、後でできるだけ正確に思い出せるよう、理解して覚えるように求められる。その際、参加者の半分は下の絵を事前に見てから文章を読む条件（絵つき条件）、残り半分は絵を見ずに文章を読む条件（絵なし条件）に割り振られる。文章を読み終えたら、記憶を妨害するための作業を行った後、実際に文章を書き出す。実験内容を実体験するための活動である。
もし風船が破裂したら、音が届かなくなってしまう。なにしろお目当ての階からすべてはあまりにも遠すぎるから。窓が閉まっていても、音は届かない。
なぜなら、たいていのビルは十分に遮蔽されていることが多いから。全体の操作は、安定した電気の流れに依存している。だから電線が途中で切れてしまうのもトラブルの原因になる。もちろん、その男は叫ぶこともできよう。
しかし、人間の声はそんなに遠くまで届くほど大きくはない。もう一つトラ
ブルのもとになるのは、楽器の弦が切れるかもしれないということだ。そのときにはメッセージに相ともなうものは何もないことになる。距離が近いことがもっともよいのは明らかである。そうなればやっかいな問題は起こらないだろう。直接会いさえすれば、問題が起こることはほとんどないだろう。

この実体験の後、実験に関する説明を受け、次の課題に取り組む。
協議題１：この実験の結果は、どうなるだろうか？ また、その予測がなぜそうなると思うか、理由を挙げてみよう。
ペアで話し合った後、ペア間で考えを交流する。その後、実際のデータを見ながら、次の協議題２に進む。
協議題２：予測が合っているかどうかを確かめるために、データを分析したい。どのような指標（データを何らかの形でまとめて数値にするとき、数えるもの）を使ったら確かめることができるだろうか？ 指標の219

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案をいろいろ出してみよう。また、自分たちのデータも眺めながら、それを数えたら、何が言えるか（その数が多いと、どうだと言うのか）を考えてみよう。
これもペアで協議、考えを交流する。指標を全体でディスカッションし確定してから協議題３へ進む。
協議題３：提案された指標を基に E1（絵つき条件の実験参加者の一人目）と C1（絵なし条件の実験参加者の一人目）のデータを実際に分析して、いくつになるかを検討してみよう。なお、数える際に基準（「標準化」とも言う）が必要になる場合もあるので、それも説明できるようにしよう。
絵つき条件（実験条件：Experimental Condition）
E1:男が、恋人のいる階からあまりにも遠すぎるため、電線が途中で切れたり、風船が破裂したりすると、声が届かなくなる。もちろん、彼は叫ぶこともできよう。しかし、人間の声はそんなに遠くまで届かない。
絵なし条件（統制条件：Control Condition）
C1:もし風船が破裂したら、音が届かなくなってしまう。なにしろお目当ての階からすべてはあまりにも遠すぎるから、事態は、安定した電気の流れに依存している。問題が起こることはほとんどないだろう。
注：この後、両条件とも他の実験参加者のデータが３名分続く。

ペアで数えた結果をペア間で共有し、全データ（各条件４名分計８名分）について、定めた指標で数えて結果を共有し、そこから何が言えるか、最初の予測の妥当性も見直す。最後に「ここまでの作業を振り返って、みなさんの指標はみなさんが本当に数えたかったことを数えられるものになっていただろうか？ 今
日やったことで一番大事だったことは何だと思うか？」という問いについて一人一人の回答を記す。
このワークショップでは、実験の結果がどうなりそうかという協議題１においては、実験群（絵つき条件）の方が文章の意味がわかるので覚えやすいといった予測がなされやすい。しかし、実際に数える作業（協議題２，３）になると、「意味がわかって覚えている」ということを具体的な指標としてどう数えるのかが難しいことが体感される。それゆえ、単純な文章量や原文と厳密に一致する文節などで数えてしまうというミスマッチが生ずる。しかも、そのような指標で数えると、実験群の方が統制群（絵なし条件）に劣って（平易には「負けて」）しまう結果となる。
そこで、原文に含まれる意味の単位（認知研究の分野で「アイデア単位 idea unit」と呼ぶ：今回のデー
タでは「お目当ての階（恋人のいる階）から遠い」「電線が途中で切れる」「風船が破裂する」「音（声）が届かない」「男は叫ぶこともできる」「人間の声はそんなに遠くまで届かない」「事態は安定した電気の流れに依存する」などである）を数える方法を工夫し、数えてみると、実験群の結果が統制群より優れて（勝って）いるという結果が出る。さらに進んで、「意味がわかる」ということを「原文にはないが絵から見れば妥当な表現（例えば「恋人」「ギター」など）」を指標にして数えてみるというアイデアも出る。
ワークショップの最後は、参加した感想や大事だったと思ったことを共有する。そこから、「同じデータでも数え方（指標）によって結果が変わる」、「数えやすいものが数えたいものとは限らない」、「意味の理解など測りたいと思うものは測りにくいことが多く、測るための何らかの工夫が必要になる」といった気づきが得られる。それらを総合し、下記のようなモデルにまとめる。

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学習理論

実験条件

データ

（独立変数）
理解

絵つき∨仮説→

 ∨

暗記

絵なし

結果
（従属変数／指標）

E1〜E4

5〜6

C1〜C4

3〜4／アイデア単位「意味を理解した方が丸暗記するより覚えやすい」というのは人の学習に関する、素朴ではあっても一つの理論である。そして、「理解が暗記に勝る」という仮説を立てたならば、それを現実世界の現象として具現化するための「実験条件」が要る。これが今回の実験4の場合は、絵で文章内容に関する理解を促すという条件だったわけである。絵を与えるか否かが（他の要因とは）独立して操作されるという意味で、「独立変数」と呼ぶ。
「X が Y に効く」という場合の「X」である5。それにより、実験参加者による記憶再生文という「データ」が得られる。このデータを基に指標を定めて数えてみた結果が、従属変数（独立変数に従属して変わる数なため、「従属」変数：「X が Y に効く」の「Y」）である。今回はアイデア単位で数えると、おおよそ上のとおりの違いが出る。上のモデルで左から右へと進んでいくのが実験的な研究と言える。
これを全国学調に照らすと、子供はどう学ぶかの理論に基づき、「こうすれば子供は学ぶ」という仮説を立てて、授業などの教育実践を行い、それに合わせてデータを収集するための評価課題と指標を設定して結果を分析する、というのが実践現場での実験だということになる。第２節の例で言えば、上記の両群の対比
は、絵なし群のような公式の形式的な暗記を改善して、絵つき群のような概念的理解を促進する授業を行うことに相当する。成果は授業の特徴に見合った課題で評価する必要があり、得られたデータを授業の特徴にふさわしい方法で分析―調査の文脈では「採点」―する必要がある。今回の例で言えば、労力はかかっても「自由再生」―調査では「記述式」―で答えてもらうことでその特徴がよく表れた。現在の全国学調は、作
問も採点も学校現場で行えないものとなっているため、こうした教育実践の特徴に応じた焦点化した評価は行えないことに留意する必要がある。
なお、上記の自由再生文は質的データだが、これを指標で「数える」ことによって量的データに変換でき

4 学習指導要領は、実験や調査の区別を明確・詳細には行っていないが、（心理実験に近い）学力調査の文脈で言えば、大まかに、次のように区別できる。
⚫

調査：児童生徒の現状・実態の中で仮説を検証する。

⚫

実験：児童生徒の現状に介入を図り、何らかの比較を行って仮説を検証する。

5 学力調査をめぐる仮説は、検証可能な命題であるにとどまらず、「X が Y に効く」という因果の予想であることが多い。その検証方法を定める際には、何を変数にするかを予め考えておく必要がある。X に調査研究では「説明変数」、実験研究では「独立変数」、Y に調査研究では「目的変数（被説明変数）」、実験研究では「従属変数」という用語を当てることが多い。
なお、「X が Y に効く」という仮説の下で、X と Y の間に相関関係（例：X が増えたら Y も増える）が見い出されたとしても、X が Y に効いているのではなくて、Y が X に効いているパタン、及び X と Y の背後に別の変数 Z があって、Z が真の原因で両者を動かして X と Y の間に「見かけ上の相関関系」（擬似相関）を生じさせるパタン（Z を「第 3 の変数」
「干渉変数」と呼ぶ）があるので、確定的な結論は出せない。
それを確かめるために X を実際に操作してみること、つまり、X の要因が含まれる群（実験群）とそうでない群（統制群）をつくり、X を要因として「動かした」ときに Y が動けば、そこには相関だけでなく、因果関係があることになる（実際にはX は Y に先立ち、X がないときには Y の結果は生ぜず、X があるときには Y が必ず起きるという三つの条件が必要である）。
これが実験的研究である。第 3 の変数（干渉変数）が働かないように実験をするには、実験参加者の無作為抽出だけでなく、
無作為配分（ランダマイゼーション：実験参加者を完全にランダムに両群に割り振る）が必要である。

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る6。さらに、これをいかなる尺度６と見るかで使える統計的手法も変わる。
第 2 回のワークショップでは、「数」になった結果を使って、実験群と統制群の間にどのような違いがあるかをどう示せばよいのかについて検討する。こうした結果の処理や分析の基本となる統計学については、
すでに国立教育政策研究所教育データサイエンスセンターの「教育データ活用力向上のための入門講座」の「【第 1 部】データを解釈する」7など、活用可能なリソースが多数あるので、参照いただきたい。ここでは、
学習指導要領内の関連項目に触れておく。下記が小中学校段階で取り扱うものである。
⚫

代表値（平均値、中央値、最頻値等）⚫

度数分布表、ヒストグラム⚫

四分位、四分位範囲図、箱ひげ図、レンジ高等学校段階で取り扱うもので、全国学調分析に係ると考えられるものは、以下のとおりである。

⚫

標準偏差・分散

⚫

正規分布

⚫

相関係数

⚫

母集団と標本

⚫

統計的な推測以上の小中と高校の違いには、統計学の最も基本的な区分（参考までにベイズ統計学も載せておく）が反映されている。なお、直感的理解を優先するため、説明が非標準的なものとなることは容赦いただきたい。
⚫

記述統計学（古典統計学）：与えられたデータを母集団と見て、データの特徴を平明簡潔に表現する。

⚫

推測統計学：データを母集団からの標本（サンプル）と見て、母集団全体の特徴を推測する。

⚫

ベイズ統計学：推測統計が母集団は不変でデータが変わり得ると考えるのに対し、得られたデータの6 高校「情報」の学習指導要領解説には、「名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度などのデータの尺度水準の違い、文字情報として得られる『質的データ』と数値情報として得られる『量的データ』などの扱い方の違いを理解する」（p.38）とある。統計学のチュートリアルでは、すでに量的データとなっているデータを扱うため、尺度の話が割愛されがちだが、学習評
価という質的な対象を扱う場合は、この区別は重要である。これらの尺度を最初に提案した Stevens（1946）も、「広い意味で測定とは、ルールに従って事物や事象に数を対応付けることであり、…（中略）…問題は（a）どういう対応付けをしたかのルール、（b）結果として得られる尺度の数学的性質、（c）その尺度（での測定結果）に適用できる統計的操作を明確にすることだ」（Stevens, 1946, p.677）と述べている。表 5-4-1 に、尺度の定義と例、適応できる四則演算及び統計量をまとめた。
なお、「X が Y に効く」というのを、例えば、今年度の介入を X（独立変数）、学力調査の正答率を Y（従属変数）とした場合は、前者は名義尺度（介入の有無）、後者は間隔尺度（正答率）だということになる。それゆえ、介入の効果の有無を統計的に検定したり、効果の大きさを推定したりすることが可能になる。
表 5-4-1 四つの尺度と質的・量的データ（Stevens, 1946 から一部改変）
データ別

尺度

定義（例）

名義尺度

同じものを（違うものと分けて）集める（１：男児、2：女児にクラス児童を分ける）

順序尺度

大小・優劣を決める（成績を 5 段階で評定する；
リレーの順位を１～６位で付ける）

全て不可

中央値
パーセンタイル

間隔尺度

間隔や差が同じになるよう定める（気温（摂氏）、西暦、テストの点数）

加減は可

平均値
標準偏差
相関係数

質的
データ

量的
データ

四則演算

統計量

全て不可

計数
最頻値
連関計数

（1+2 等の計算が無意味）

比が同じになるよう定める
全て可
変動係数＊
（絶対温度、身長、速度、時間）＊標準偏差を平均値で割った値。ばらつきの程度を表す。なお、この「比例尺度」に至ると、表中の全統計量が使える。
比例尺度

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https://www.nier.go.jp/04_kenkyu_annai/div12-data-sci.html#kouza222

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方が不変で母集団が変わり得ると考え、それを推測する。
小中学校段階では記述統計学、高校段階で推測統計学を学ぶ構成になっていると言える。実際に、「数学編」「理数編」の解説でも「『データの分析』では，四分位数など（箱ひげ図を含む。
）を中学校に移行して，『仮説検定の考え方』を取り扱うこととした。仮説検定については…（中略）…実際的な場面を考慮し，具体例を通して『仮説検定の考え方』を直観的に捉えさせる」（p.11）と書かれている。
この仮説検定の考え方は、「数学編」「理数編」の「数学 B」「統計的な推測」に下記のようにまとめられている（pp.108-109）。なお、「数学Ⅰ」の「データ分析」（同書 pp.43-48）の解説にも、記述統計から確率分布、推測統計の流れが簡明に書かれている。ぜひ参照いただきたい。
一般に、仮説検定は次のような手順で行われる。
1) ある事象 E が起こった状況や原因を推測し、仮説を立てる。
2) その仮説を数学的に記述することで、統計的に実証したい仮説 H1（対立仮説）を立て、その否定命題としての帰無仮説 H0 を考える。
3) 帰無仮説 H0 が真であると仮定した場合に事象 E が起こる確率 p を求める。
4) 実験などを行う前に決めておいた「滅多に起こらないと判断する基準（確率の値）」（有意水準）と p とを比較して、帰無仮説 H0 が真であると考えることを否定できるかどうかを判断し、仮説の妥当性を判断する。

学習科学でも、中学校・高等学校段階で扱う統計的な内容に関する学習支援実践研究がある。主要なものを紹介しておく。今回のワークショップでは、このうちの Schwartz & Martin（2004）を扱った。
○

Cobb, McClain & Gravemeijer（2003）：架空の 2 社が開発した乾電池それぞれ 10 本ずつ、計 20 本について寿命実験を行ったローデータを基に、「乾電池を買うとしたら、どちらの製品を買うか」を議論する。会社を問わず、寿命の順番に示された 20 本の棒グラフが提供され、実践参加者の中学校 2 年
生は、「最長のものからの上位 10 本にどちらの会社の乾電池が何本あるか（A 社が多い）」「最短寿命
はどちらの会社のものか（A 社）」「全部の電池がある一定のラインを超えているのはどちらか（B 社）」などと議論する。
それにより、生徒は単に未習の平均や標準偏差について理解するだけでなく、「なぜ、
どういうことのために、データから何を知りたいのか」を関連付けて考えることになる。松原（2000）
が挙げるように、会議を録音するためにレコーダーに使う電池を買いたいのか（最短寿命が比較的長いものを買う）、子供の玩具に使うような、切れたら入れ替えればよい電池を買うのか（平均値の長い電池セットを買う）、それとも 1 本しか買わないのか（「当たり外れ」のリスクが小さい電池を買う）など、目的や状況でデータの見方は変わるからである。

○

Kapur（2010/2014）：「３名のサッカー選手が毎年何ゴールしたかを記録した 20 年間分のデータを見て、最も成績の安定した選手を決めるための値（指標）を創ってみよう」という課題に対して、中学３年生が各３人組で２コマ議論し、３コマ目で教員がリードする教室での議論の中で考えを共有し、標準偏差の概念と計算式を教わるというものである。生徒の自作した解法には、平均値や中央値、最頻値など代表値を計算するもの（生徒が既習のために出やすいが、３名の選手とも同じ値になるように設定されているので、結論が出せない）、ヒストグラムなどで分布を可視化したもの（偏りやばらつきの直感的理解を可能にするが、値は出せない）、層（例：平均以上と平均以下）に分けて頻度を出したり、レンジや平均からの差の絶対値など「偏差」を出すものがあった。その上で、「各値と平均値の差を取り二乗する」、「二乗の値を合計する」、「サンプル数ｎで割る」という標準偏差の解法を教師から解説されると、これらの要素がなぜ必要か、どのように結び付けられるべきかを理解しやすかった。

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○Schwartz & Martin（2004）：中学 3 年生が 2 週間にわたって分散や標準偏差など記述統計から推測
統計の基礎に取り組んだ。目標にめがけてボールを投げた四つのピッチングマシンの投球結果（グリッド図上のマークで示される）を基に、各マシンの「信頼性」を比較できる値（指標）を算出する。
投球数やばらつき具合など様々な観点で異なる事例を統一的に計算するため、生徒は投球結果（マーク）で囲まれる図形の面積や目標からの距離の合計など多様な解を生成する。続いて、IQ 得点が 40
人ずつ示された二つの採用候補者グループからどちらの一人を雇うかといった課題、二つあるトラン
ポリンの跳ね返り方のデータを基にどちらが安定しているかを決めるといった課題（平均は同じでもレンジや偏差が違うセット、及び平均もレンジも同じだが n が違うセットがある）に進む。最後に違う時代に活躍した二人のホームランバッターのどちらの飛距離が長いと考えられるかという課題に取り組み、当該バッターの飛距離と野手全体のホームランの飛距離平均との差を偏差で割るという考えを学ぶ。

ワークショップでは、上記の Schwartz & Martin の課題を体験した後、先述の絵つき群・絵なし群の結果にどう適用できるかを考え、z 得点やｔ検定の考え方に触れた。その際も単なる仮説検証のための統計的検定としてではなく、第 1 回のワークショップからの流れ、そして上記に紹介した実践研究例に示唆したとおり、「どのような目的でデータを収集し、どう数え、その数をどう処理するか」までを含めたデータ活用の一環として、検定の考え方を紹介した。
学習指導要領の「数学 B」「統計的な推測」には下記のような留意事項が述べられている（p.109）。仮説検定では、帰無仮説が統計的に（有意に）否定されれば、自らの支持する仮説が真であるように判断してしまいがちだが、それはあくまで仮説が否定されなかっただけと捉えて探索を続けていく一助だと考えることもできる8。下線（注：報告者付与）のところは、統計的実践で常に意識したい留意事項だと言える。
このような具体的な事例を通して、統計的仮説検定では、帰無仮説を立てることや背理法に似た論法が用いられること、さらには帰無仮説が真であると仮定した場合のある事象が起こる確率について考えることなどを理解できるようにすることが考えられる。また、帰無仮説が否定されないときも、必ずしも帰無仮説が支持されるわけではないことや、仮説検定で支持される全ての命題が真であるわけではないことにも留意する。このように、ここでは、仮説検定の考え方についての理解を深めることに重点を置く
第 2 回のワークショップでは、そこまでを振り返って、下記のように流れをまとめた。現実世界から実験・観察・調査など何らかの手段でデータを収集し、分析するという流れである。当然に見えるが、こうして整理すると、どのような実験・観察・調査を行うかで現実世界の見え方が変わり、得られたデータをどのような尺度で処理・変換し、どう分析するかによって結果の解釈が変わってくることが意識できよう。

8 松原（2000）は、（ネイマン－ピアソンの仮説検定の考え方に対して）フィッシャーは「仮説が棄却されれば新仮説の模索

作業が再開する。つまり当面統計から離れるのである。なぜなら『有意』『有意でない』はあくまで統計的なものであって、これがただちに実質を意味するものではないからである。棄却されない場合には、仮説が積極的に証明されたとするより、否定されなかったくらいに考える。…だから新事実、類似・関連研究によりさらに強化する。すなわち、いずれにせよ、証明したいことを帰無仮説にした場合、帰無仮説はそれ自体で証明されることはない。端的に、フィッシャーの見方では統計学はある一つの『リサーチ・プログラム』なのである。
」（p.46）と述べている。

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現実世界→＜実験/観察/調査＞ →  データ（資料）   →分析（解析）：記述/推測統計

質的データ（名義尺度/順序尺度）
量的データ（間隔尺度/比率尺度）
第3 回のワークショップでは、単語の頻度や共起を自動分析できる無償の自然言語処理ソフトを使って、第１回のワークショップにおける絵つき・絵なし（Schwartz ＆ Bransford, 1999 の付録から追加した各
条件 8 名全 16 名分）の再生文を参加者が自由に分析し、頻出語、特徴語、共起ネットワーク、クラスター
分析等を行った。第 1 回の仮説に従ったような頻出語や特徴語、共起ネットワーク（「声が届かない」という原因をつないだネットワーク）が見られる反面、新しい発見もあった。
要点は、こうした自然言語処理をはじめとした「データサイエンス」（Hey, Tansley & Tolle, 2007 の言う「データ集約型科学（data-intensive science）」）は、下図の枠にあるようにデータからパタン（結果）を見つけ、そこから仮説を生成していくという流れ（矢印）を含むということである。さらには、条件すら設定せずに、データからボトムアップに分類を行い、その好条件な（採点をした場合に高得点になる）データ群
から、そこに働いていた独立変数を探る、という場合もある。
学習理論

実験条件

データ

（独立変数）

結果（従属変数／指標）

絵つき

E1〜E8

絵なし

C1〜C8

参加者は、このような仮説検定型の（トップダウンな）統計の在り方と、ボトムアップなデータサイエン
スを踏まえ、両者の強みを融合するようなデータ分析の在り方を構想する。
学習指導要領も下記のとおり、統計を探究の一つに位置付けた説明を行っている。
「数学編 理数編」のp.45 以降である。
小学校，中学校の「データの活用」領域においては，「問題─計画─データ─分析─結論」の五つの段階からなる統計的探究プロセスを意識した，統計的な問題解決の活動が大切にされている。

下記の解説が続く。
統計的探究プロセスとは，元々の問題意識や解決すべきことがらに対して，統計的に解決可能な問題を設定し，設定した問題に対して集めるべきデータと集め方を考え，その計画に従って実際にデータを集め，表などに整理した上で，集めたデータに対して，目的やデータの種類に応じてグラフにまとめたり，統計量を

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求めるなどして特徴や傾向を把握し，見いだした特徴や傾向から問題に対する結論をまとめて表現したり，さらなる課題や活動全体の改善点を見いだしたりするという一連のプロセスをいう。これら一連のプロセ
スは「問題」から「結論」に向けて一方向に進んでいくものではなく，計画を立てながら問題を見直して修正を加えたり，グラフを作り直して分析したり，ときにはデータを集め直したりするなど，相互に関連し行
き来しながら進むものである。したがって，問題解決過程において，自分たちがどの段階にあるかを把握することが大切である。中学校では，このようなプロセスを通して，複数の集団のデータの分布に着目し，その傾向を比較して読み取り批判的に考察して判断したり，不確定な事象の起こりやすさについて考察した
りする力などを養っている。
その上で「問題の把握/設定」についても踏み込んでいる。
「数学Ⅰ」においても，可能な範囲で具体的な問題の解決を通して，このような統計的探究プロセスを経験させるようにする。例えば，散布図及び相関係数を学習することを踏まえ，問題場面に対する仮説を立て，データを収集しその仮説を検証していく活動（仮説検証型アプローチ）や，データを分析し，これまでは気づいていなかった問題を発見し仮説を形成する活動（仮説探索型アプローチ）を通して，問題の解決や改善を図るために，現状のデータの分布を望ましいと考える方向に変えるための条件（要因）や改善策を探ることが考えられる。その際，コンピュータなどの情報機器を積極的に用いるなどする。
ここで含意されているのは、最初の問題設定は統計学そのものでは支援できないが、一度問題を設定してデータ収集・分析に入れば仮説探索や生成は可能だということである。この「コンピュータなどの情報機器を積極的に用いる」ものとして、データサイエンスを位置付けたとしても、問題設定を行うのは人間の総合的判断である。

第４節まとめと今後に向けて
以上、全国学調の少数の問題を使った認知過程分析ワークショップと、将来的に児童生徒への教育指導の充実や学習状況の改善等を確かめるときに参考にできる効果検証ワークショップとを紹介した。
この両者の関係については、前者の認知過程分析で見つかった問題に改善を施し、それを仮説として後者の効果検証の枠組みで検討するという在り方が考えられる。もう一つは、両者を性急に結び付けず、前者の認知過程分析を日々の指導改善に結び付け、指導と評価を一体化していく、つまり、日々の形成的評価に使うという在り方が考えられる。
第３節で見たように、統計的な処理自体は児童生徒の学習に関する問題や仮説を生成しない。ただし、それらを設定してデータを取れれば、そのデータを処理しながら、問題や仮説の精緻化、さらなる問題の発見はできる。それゆえ、出発点となる最初の問題・仮説は学校であれば教員、自治体では教育行政関係者が考える必要がある。その点で認知過程分析は、最初の問題・仮説を見い出す契機となる可能性がある。具体的には、学習指導要領に示される学習のゴールとそれを具現化した全国学調問題に対する児童生徒の反応（解答）を見比べ、その解決・認知過程を推察してみることで、現状の問題が見えてくるということである。その際に、今回はクロス分析や正答数別解答類型割合グラフで代表したような各種の量的分析結果・可視化は有効な参考資料となる。以上のとおり、現在の全国学調の制約下であっても、できるデータ活用はある。
残る問題の一つは、認知過程分析を基にした「児童生徒への教育指導の充実や学習状況の改善等」が全国学調で検証できるかということである。たとえその改善を効果検証と性急に結び付けず、認知過程分析を基にした形成的評価を続けた場合でも、それが長い目で見て児童生徒の資質・能力の伸長につながる確率は高22617511_（本文）学力アセスメントの在り方に関する調査研究

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い。しかし、その場合でもその成果が全国学調で検証できるかには懸念が残る。
前述の課題①がパネル調査、課題②が IRT の導入で解消されたとしても、全国学調は学校現場で行った支援の効果が表れる問題が出題されるとは限らず、より広範な問題が出題されるからである。児童生徒にとっては、言わば特定の授業や単元等で学んだことに対する「転移課題（transfer task）」を解くことになる。
今後は、ある特定の範囲で深まった学びが全国学調のような、児童生徒から見るとランダムな出題がなされる大規模調査の結果にどう反映されるのか、教育実践のプロセス分析と照合するような研究が必要になる。
加えて、効果検証の在り方についても、第３節で紹介したような比較実験による仮説検定だけでは不十分な可能性がある。ネイマン－ピアソン型の仮説検定の枠組みを使えば、効果の有無については明確な判断ができる。しかし、この枠組みではその仮説が支持されたか、棄却されたか（言わば「１か０か」）の結論しか得られず、効果が出た場合はなぜその条件が肯定的に働いたのか、そして効果が出なかった場合は何が不足していたのかがわからないという問題があるからである（それゆえ、学習科学など最近の教育実践研究分
野ではランダム比較実験はほとんど行われず、理論や仮説に基づいて実践をデザインし、その実践で起きたことを仔細に検討して、実践の構成要素の良否を同定する「デザイン研究」という手法が主に用いられるよ
うになっている）。
以上の問題に対して、全国学調の CBT 化を介して、MEXCBT を使った学校現場の問題の自作や評価（採点）という取組が進展すれば、より精緻な指導と評価の一体性の検証ができていく可能性がある。なぜな
ら、MEXCBT を使った出題は学んだ内容を直接的に問い、さらにその成果がどこまで拡張し得るかを出題
範囲を広げていくことで検証できるからである。また自動採点技術や採点支援技術が進めば、実施者が評価基準を様々に変えながら、結果の変わり方を検討することもできる。さらに、実施とフィードバックのサイ
クルが 1 年を待たなくなるため、より日々の指導改善の成果を見とりやすくなる。たとえ、年一回の大規模調査が続く場合でも、その成果が日々の指導改善とどう結び付いているのかをプロセスデータに戻って検討しやすくなる可能性がある。
すでに統計的実践の分野でも、「統計の分析が『おわりの言葉』になるのではなく、『はじめの言葉』となってほしい」（佐伯, 2000）という期待があったように、教育という一回性の強い分野を対象にする教育データサイエンスは、テクノロジの力も借りた、持続的な教育指導・学習状況の改善に向けた探究的な解釈・問題発見の科学として定義されるとよいのではないか。
（白水 始）【引用文献】
Bransford, J. D., & Johnson, M. K. (1972). Contextual prerequisites for understanding: Some
investigations of comprehension and recall. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 11,717-726.
Cobb, P., McClain, K., & Gravemeijer, K. (2003). Learning about Statistical Covariation. Cognition andInstruction, 21(1), 1–78.

Hey, T., Tansley, S., & Tolle, K. (eds.) (2009). The fourth paradigm: Data-intensive scientific discovery.
Redmond, Washington: Microsoft Research.
Kapur, M. (2010). Productive failure in learning the concept of varianace. In Proceedings of the 32 nd

annual meeting of the cognitive science society, 11-14.
Kapur, M. (2014). Productive failure in learning math. Cognitive Science, 38(5), 1008-1022.

松原望（2000）必要とされるときの統計学：理論の「わかりやすさ」 佐伯胖・松原望（編）実践としての統計学, 13-66, 東京大学出版会.
佐伯胖（2000）序章 実践としての統計学 佐伯胖・松原望（編）実践としての統計学, 1-11, 東京大学出版会.

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Schwartz, D, L. & Bransford, J. D. (1998). A time for telling. Cognition and Instruction, 16(4), 475-522.
Schwartz, D. L. & Martin, T. (2004). Inventing to prepare for future learning: The hidden efficiency of
encouraging. Cognition and Instruction, 22(2), 129-184.

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第５章 おわりに
第 5 部では、教育行政、学校現場が主体的かつ円滑にデータサイエンスの専門家との協同を含む教育データサイエンスを進めるために、教育データを分析、活用する際の具体的な進め方のモデルを示すとともにそのプロセスで生じうる現実的な課題を明らかにすることで今後の指針を示すことを目的とし、全国学力・学習状況調査×教育情報化実態調査の大規模データ分析、堺市学力調査等データ分析、全国学力・学習状況調査分析ワークショップ開発の三つの研究実践を行った。本章では、改めてそれぞれの研究実践から見えてきた現時点での課題と示唆を整理するとともに、今後の展開に向けての指針を整理する。

第１節  つの研究実践から見えてきた課題と示唆全国学力・学習状況調査×教育情報化実態調査の大規模データ分析 第 2 章では、公的な大規模調査データを利用、分析する一連の過程のモデルとして、「教育情報化実態調
査」と「全国学調」の個票データを結合し、教育行政等の現場で実践しうる機器等のスペックと分析の方法
で大規模データを扱い、児童生徒の得点や学習状況と教員の ICT 活用指導力等との関係等について分析する研究を行い、それを通じて、データの収集、整理、分析、解釈等の留意点を整理するとともに、教育、データサイエンスの専門家とも連携しながらエビデンスに基づく教育等に資するデータ分析の可能性について検証した。一連の研究の過程からは、教育データの分析、活用における現時点の課題や留意点として次のようなことが見えてきた。
まず第一にデータ収集時の課題として、クロス分析にはデータを結びつける情報が不可欠であること、また複数の大規模教育調査のデータを連結して分析しようとする際には、対象となる調査の単位が揃っている必要があることが挙げられた。今回扱ったデータで言えば、データを結び付ける情報としての「学校コード」が一致しておらず、不完全な「学校名」情報を使ってデータを結び付ける必要があったこと、「全国学調」が児童生徒個々の情報を扱っているのに対し、「教育情報化実態調査」では学校単位での教員の回答割合のみを扱っており、直接当該の児童生徒を教えている教員の回答との結び付けはできなかったことなどがあった。もちろん、事後的に本来の目的と別の形でデータを利用したため起こった問題ではあるが、今後より幅広いデータ利活用を推進するのであれば、特に大規模な行政調査においてはデータ取得方法検討の際にこうした点についても考慮に入れる価値があると言える。
また分析結果を扱う際に、学力テストにおける学校内（あるいは学級内）分散の大きさを考慮することも今回の研究で改めて見えてきた重要な留意点である。今回の事例では、令和 4 年度の「全国学調」の中学校
国語の「学校間分散割合」が「0.074」、つまり 7.4％であり、学校情報で説明できる部分が 10％未満だったという。この分析では相関係数 0.2 以上をもって何らかの相関があると見なすこととしているが、「学校間分散割合」が 0.074 であれば、学校間の違いによる要因は全て無相関と見なされるということになってしまう。その際、今回の調査で言えば、この「学校内分散」の中に学級間の差（特に小学校で言えばクラス担
任ごとの差）が影響している可能性もある。ただ一般的にテスト学力には学校外のファクターの影響も大き
いため、個人間の得点の差を直接学校、学級の特定の働きかけと結び付けて説明しようとしても相関の値はあまり大きくはなりにくいということを頭に入れて分析結果を見る必要があるだろう。
専門家のインタビューでは、このほかにもアンケートにおける回答バイアスを考慮すること、天井効果を考慮すること、現段階での特定のアクションが直接現時点のテスト学力に対して正の影響を与えるとは限らないこと（またそれをもって教育効果が低いとは考えられないこと）などが学力調査の結果と ICT 活用
指導力との結びつきを見えにくくする要因として挙げられていた。特に 3 点目は教育データならではの特性と言えよう。

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基本的にテスト学力と特定の指導改善の工夫との相関は見えにくい。このことを前提に、統計的に有意でないような小さな相関でも、教育現場の専門家の実感と一致する部分があれば、それがさらに深掘りする価
値のある次の調査仮説になる。今回の研究では「互いの意見や考えの交換・共有、話合いのまとめや協働作業などで ICT を活用できる力のばらつきが現場の実態に近く、教員の ICT 活用指導力が、特に教員の介入が必要な協働的な学びの場面を中心とした活動機会の違いを生み、児童生徒の情報活用能力の育成を介して教科の得点にも影響を及ぼしている可能性はある」という仮説が見出された。この仮説をもって、さらに目的や対象を絞った調査を行うことによって、なんらか意味のある傾向を見て取ることができるかもしれない。そう考えると、教育のデータサイエンスにおいては、大規模データ分析からすぐに処方箋が得られるというよりは、そこで見えてきた小さな傾向の可能性から教育現場の課題や実感とすり合わせて掘り下げるに値すると人が判断した仮説に即して、小規模に目的特化したデータ収集・分析を行っていくという一連の流れを想定しておく必要があると言える。
また大規模調査の項目についても、継続性、一貫性とともに時代に即した変化が求められることが示唆される。今回で言えば、教員の ICT 活用指導力と言った際に、授業に ICT を活用しているかについては既にアンケート回答レベルではほとんど差がつかない項目となっており、ICT を活用して協調的・対話的な学習を行っているかについては現時点でより正規分布に近いばらつきが見られた。GIGA スクールの取組が急速に進展している証左であるが、であればこそ今問題にすべき ICT 活用指導力の次のステップはどのよ
うなものかに即して、その点により焦点を当てた（ばらつきが見えやすい）調査項目を考える必要もあるだ
ろう。そのためには、調査結果及び現場の実態を次の調査設計に反映していくような調査自体の PDCA サ
イクルも求められる。
堺市学力調査等データ分析
第 3 章では、教育データ利活用推進が叫ばれる一方、各自治体におけるデータリテラシーの向上や分析業務の専門性の向上が追い付いていないという課題意識の下、国立教育政策研究所、滋賀大学、堺市の三者が令和 4 年度から令和 5 年度にかけて行った共同研究を事例に、そのプロセス、関係者それぞれのニーズや気づき、課題を整理することを通じて、自治体と研究機関との連携による教育データの利活用における展
望や課題を示した。
自治体、研究者の双方に多くの学びと成果のあった共同研究であったが、ここでは今後、同様の自治体と研究機関との連携による教育データ利活用の試みをより円滑に進めていくために、共同研究から見えてきた課題や今後の示唆につながる部分を中心に整理する。
まず示唆されるのは、目的に応じたデータの収集と利活用イメージの明確化の重要性である。参加した滋賀大学のデータサイエンス専門家のインタビューに、「個々の診断と全体の傾向を同時に求めてしまうと、調査設計の制度不全を起こしてしまう。個々の診断なら細かい粒度で、結果もすぐにフィードバックしないと役に立たないだろうし、全体の傾向を見るなら、全員に調査をする必要はない」とあるように、調査の目的と取得すべきデータ、分析、フィードバックの方法は本来一貫している必要がある。特に教育施策の評価のための活用と指導改善、フィードバックのための活用では目的、必要なデータ、分析活用のサイクルが異なる。適切な調査、活用を行うためには、それぞれの調査の目的を明確にすることが必要であり、それがすなわち取得したデータの特性や限界を明確にすることにもつながるだろう。
こうした調査目的の明確化、利活用イメージの明確化は、第 2 章でも課題として挙げられたデータ整理の負担にもつながってくる。堺市側の担当者がインタビューの中で「最も負担が大きかったのは、各種調査の提供データの整理であった」と語っている。具体的には、フォーマットの統一や複数の調査間のデータのひもづけである。こうした問題をクリアするためには、やはり調査設計時に最終的にどのように分析、活用
したいのかの見通しを持った上でデータの収集方法を検討する必要があると言える。

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また、今回の共同研究では、主に集団としての傾向を分析することによって、教育施策のエビデンスを得る目的でのデータ利活用が行われた。これについて滋賀大学のデータサイエンス専門家は、「分析内容については、集団全体の傾向と対策については、先行研究や調査の知見が十分生かせるものであるため、例えば、個々の児童生徒について本当に実力があるか等より児童生徒個人へのフィードバックに資する分析を行うことを想定していたものの、実際には集団全体としての傾向を分析することでも、自治体にとっては価値があるということである」と気づきを挙げている。この発言にあるように、ある教育課題に対してどのよ
うな教育施策をとるのかに関するエビデンスとなるような集団的な傾向と対策は、実はゼロから改めて調査を行わなくても、（他の地域等での）先行研究や調査の知見が生かせることが多い。もちろん自治体独自の事情もあり、また施策決定ではなくアカウンタビリティのためのエビデンスとして調査結果を用いるということもありうるので一概には言えないが、先行研究や調査の結果を活用することで、より目的や仮説を明確にした効果的で焦点を絞った調査を設計することもできるだろう。
そしてこの仮説を明確にして、という部分が今回の共同研究で一番の課題であったと言える。滋賀大学側
では、「その調査を通じてどのようなことを明らかにしたいのかが明確になっていて、その目的に応じた調査が実施され、相応しいデータが得られているかというのが必要である。何がデータに求められるかは、何を明らかにしたいか、教育現場の改善とは具体的に何がどうなることを指しているのか、その目的による。
」と目的や仮説の重要性を述べているのに対し、堺市側では「難しかった点としては、何でもできると安易に考えてはならないと思う一方で、分析においてどのようなデータでどのようなことを見出すことができるのか分からず、明らかにしたいことや仮説を立てることが難しかった」とその点こそ難しいと述べている。
データサイエンスの専門家が最も自治体側に求めていることが自治体側にとっては最も難しいことであったと言える。この課題を解消するためには、今回の共同研究のような連携を通じて自治体がデータ利活用でできることの可能性と限界、調査設計のノウハウについてよりよく知るとともに、教育研究者とも連携しな
がら過去の調査や研究で明らかになっていることを踏まえて、自治体の課題の同定やその解決のための仮説の設定をより具体的に行っていくことが必要だろう。自治体、データサイエンス専門家の連携に、教育研究者の視点を加えていくことも教育データサイエンスを円滑に進めていくために一層検討されてよい。
また今回の共同研究を通じて明らかになった重要な課題として、自治体等データを利活用する側における個々の調査データの特性や限界の認識が挙げられる。堺市の担当者の振り返りに「今回分析した調査は、年に１回の調査であり、その結果で全ての学力を測れるものではないこと、測定誤差やそのときの児童生徒のコンディション、さらには家庭環境や地域性など複数の視点から見ないと、今回の分析だけでは学力低位の原因については分からないという、データ分析の心構えやデータリテラシーを関係者間で醸成する必要があると認識した」とある。もちろん、「テストの結果が全てではない」という意味では、教育現場はデー
タの限界を経験知的に理解している。他方、データが何を示していて、何は示せていないのか、そこにどんな制約や留保条件があるのかについては、例えば教育施策の評価について説明する行政担当者でもまだまだ理解を深める余地があるかもしれない。こうしたデータの特性や限界をデータサイエンスの専門家とも協働して世の中の常識にしていく（≒社会全体の情報リテラシーの水準を上げる）ことがデータの利活用を
教育改善に結び付けるためには必須の要件となるだろう。
全国学力・学習状況調査分析ワークショップ開発
 第 4 章では、学力アセスメントを活用した教育現場の指導改善サイクル確立の参考事例として、全国学調の結果を活用して、学校現場の教育指導充実に活用できるワークショップ型研修のモデル案を示すことを目的に、学力調査の解答結果から児童生徒の問題解決や思考など「認知過程」に焦点を当て、次の指導改
善につながる児童生徒の問題解決方略についての仮説を導く「認知過程分析ワークショップ」、どのような
データをどう処理すれば、効果を検証したことになるのかを検討する「効果検証ワークショップ」の二つの231

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事例を示した。
前章で課題として挙がった仮説設定の支援に前者が、データの特性や限界の認識に後者が大きく寄与す
るものである。本章の試みは、他の 2 章のより実際的な文脈での調査研究とは異なり、現在の教育データ
サイエンスの課題にアプローチするための試験的なワークショップの提案であったため、実施上の課題ではなく、それぞれのワークショップの意図やポイントに焦点をあて改めて整理する。
認知過程分析ワークショップは、学力調査を現場の指導改善に結び付ける試みとして、苦手な分野や難易度といったカテゴリの情報を超えて、調査結果から（出題者の想定と異なる）児童生徒の問題解決方略がどういうものか、いわゆるつまずきのポイントがどこにあるか、児童生徒の認知過程についての仮説を立てることを支援するものであると言える。実際に（必ずしも算数の専門家ではない）ワークショップの参加者からは、約 90 分の講義演習を通じて「文章を読んでおらず、問われているところだけを見て直感的・感覚的に解答している可能性がある」「数字・数値がない問題は解けないと思っている。解決を計算に頼っている
ので、質的な推論が弱い」「学んでいるときに『何となく』理解していて、理由を納得したり、学んだことを一般化して定着させたりすることに課題があるのではないか。それは学力層で見て、上位に思われる児童
すら怪しそう」といった（解答の正否だけに目を向けたときにはしばしば見落とされがちな）児童生徒のリ
アルな問題解決方略についての仮説が立ち、それを確かめるための具体的な調査方法として、「小問（４）の選択肢 4 を削除し、さらには選択肢は「同じか」「違うか」だけにして、選んで理由を記述した上で、議論させたい」「三角形の公式を書いておいて、何がどこに当たるか、だったら面積は比べられないか確認させたい」といった具体的な方法が挙がっている。
ここで挙がっている児童生徒の（大人から見えれば「つまずき」と言えるような）問題解決方略の特性には、個々の調査問題に固有のものであるだけでなく、ある程度児童生徒が苦手とする（＝正答率の低い）問
題に共通するものもあるだろう。調査を通じてターゲットにしたい問題解決方略の特性、つまずきを同定することができれば、個々の調査問題の復習や対策を超えて、日々の指導において児童生徒の苦手の改善につなげる一助となる。また、参加者の感想に「今回のような WS の形式であれば、参加者が自分で問題を解き、解答の傾向などから課題を見つけ、考え、共有するプロセスを経る事で、全国学調本来の目的である児童・生徒への支援や授業改善へのつなげ方を具体的に学べる」とあるように、こうしたプロセスを経験する
こと自体が教員の指導力向上につながる側面もあると言える。
 効果検証ワークショップでは、三つのワークショップからそれぞれ、数値として表れている結果が測定したいものを表しているとは限らないことや測定したいものを測定するためにはその目的に応じて調査方法
や指標の設定を工夫する必要があること（ワークショップ①）、どのような実験・観察・調査を行うかで現実世界の見え方が変わり、得られたデータをどのような尺度で処理・変換し、どう分析するかによって結果の解釈が変わってくること（ワークショップ②）、統計的な処理自体は児童生徒の学習に関する問題や仮説を生成しないこと、ただし、それらを設定してデータが取れれば、そのデータを処理しながら、問題や仮説の精緻化、さらなる問題の発見はできること（ワークショップ③）という教育データサイエンスのポイント
をつかむことができる。なお、最後のポイントについては、認知過程分析ワークショップがまさにこの最初の問題・仮説を見いだす契機につながるものであると言える。
また第 4 章のまとめでは、具体的な指導改善に結び付く調査は、明確に目的特化した調査であるため、本来は学校現場で行った支援の効果が表れる調査問題を用いて検証することが望ましいことが述べられている。学校現場が MEXCBT も使いながら主体的に調査問題を作成して、指導の改善につなげていくような調査（効果検証）と指導改善のサイクルが回って行けば、EBP（Evidence Based Practice）としての教
育データサイエンスとして理想的な姿だと言えるだろう。その入り口としても、本章で挙げられた全国学調のデータを用いた二つのワークショップの例は機能しうるものである。
（飯窪 真也）

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第２節 今後に向けての示唆 教育行政、学校現場が主体的かつ円滑にデータサイエンスの専門家との協働を含む教育データサイエン
スを進めるために、教育データを分析、活用する際の指針として、大きく（１）データの整理、利活用を視野に入れたデータ取得方法の洗練、（２）調査の目的の明確化とそれに即した調査設計、（３）データの解釈に対する習熟の必要性、（４）教育行政、教育現場と多様な専門家との連携といった論点が整理できる。

 データの整理、利活用を視野に入れたデータ取得方法の洗練
第  章、第  章で共通して挙げられたように、データ取得時の基礎的な要件として、匿名化、複数デー
タのひもづけを視野に入れたフォーマットの統一は常に考慮すべきポイントであると言える。また特に（目的特化した調査ではなく）クロス分析を含む様々な目的に提供しうるデータを取得しようとする場合
は一層の留意が必要である。

 調査の目的の明確化とそれに即した調査設計
また、調査目的の明確化も一見初歩的であるが、常に強く意識したいポイントとして挙げられる。特に教育施策の評価や裏付けのためのエビデンス収集としての調査か、指導改善のための調査かによって必要なデータの粒度や取得方法、対象が変わってくることに留意した調査設計が重要である。
また第  章の事例でも示唆されたように、教育データの特性を踏まえると、幅広く活用しうる網羅的な大規模調査やその掛け合わせから即座に次のアクションに結び付くような分析が示されるとは限らない。
導き出された分析結果を、教育現場の実態や課題と結び付けながら結果の解釈を行い、それに基づいて次の仮説を立て、より焦点を絞った調査を行っていくといった段階的な調査設計も必要である。調査から次の調査の仮説、目的が明確化され、それがまた次の調査設計につながるという長い視野での取組も意識したい。
またその際、第  章で示されたとおり、全国学調のような大規模調査のデータはその入り口の段階で活用できるとよく、そこから得た仮説も生かして教育現場が特定の指導改善や教育支援の効果検証を行う際には、目的や仮説に即した調査問題の設定や分析指標の設定も工夫していく必要がある。
データの解釈に対する習熟の必要性
 第三に、統計処理の方法に対する習熟とは別に、データの解釈に対する習熟をより広く教育データに関わる人々が持つ必要性が挙げられる。多様な方法で適切な統計処理を行うこと自体は、データサイエンスの専門家と連携することで、あるいは自治体、学校内にそうした専門家を養成することで可能である。他方、そこで処理された結果の解釈にもある程度の統計的な理解が必要である。こうしたデータ解釈の基礎的なリ
テラシーについては、（統計処理の専門家だけでなく）教育政策の立案、説明に関わる教育行政関係者、調査結果を指導改善に生かそうとする学校関係者にも求められる基礎的な素養であると言える。例えば、第 章のクロス分析でごく低い相関しか表れなかったのはなぜか（集団間の分散より集団内の分散が大きいこと、一部の質問項目に天井効果が見られること）など、データ処理そのものを行う専門的な技能を持たない者でも、処理の意味やそこから示されるデータの性質について理解することでより適切にデータの解釈を行うことが可能であるだろう。
さらに第  章の効果検証ワークショップの例にもあったように、何をもって測定したい学力のデータだと言えるかという質的な問題にも留意が必要である。ひとくちに学力データと言っても、様々なデータの取得方法や指標の設定方法、質的な解釈がありうるため、数値として表れている結果が測定したいものを表しているとは限らない。数値として出てくる得点が質的にはどのような児童生徒の思考の働きを表している

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可能性があるのか、それは測定／育成したい能力をどの程度イコールなのかについても教育データを扱う
多様な関係者を巻き込んだ幅広い議論が求められる。
教育行政、教育現場と多様な専門家との連携
 最後に、教育行政、教育現場と多様な専門家との連携の重要性が挙げられる。第  章の事例で示されたよ
うに、データサイエンスの専門家と自治体が共同することで、より専門的な方法でのデータ分析を依頼した
り、データ分析の方法を学んだりすることができるだけでなく、調査の目的を意識し、データの整理、利活用を視野に入れた調査全体の設計についても自治体側自身が多くを学ぶことができる。また上述したようなデータの解釈についての見方も深めることができる。将来的にこうした機会をなるべく多くの現場で双方の信頼関係の下に持続的に実現するためには、データサイエンス専門家の数を増やしていくこととともに、現場と専門家のマッチングの仲介システム、連携事例の蓄積やネットワーキング、コンソーシアムづくりなどが求められる。
同時にこうした連携には、データサイエンス専門家だけでなく、教育・学習研究者の参画も求められる。
より効果的な調査設計を行うためには、過去の調査や研究で明らかになっていることを踏まえて、自治体の課題の同定やその解決のための仮説の設定をより具体的に行っていくことが必要であり、そのために教育
行政や学習評価、授業改善等に専門性を持つ教育・学習研究者の知見も活用できるとよい。
その点で、第  章の認知過程分析ワークショップのデザインは、学習科学研究者がその専門性を生かして（直接のコンサルティングではなく）学校現場が課題を同定したり、仮説を設定していくための場のデザインを提供した支援の好例であると言える。こうした間接の支援も含め、教育やデータサイエンスを取り巻く様々な専門家、実践者の協働によって、複雑で多様な切り取り方、解釈が可能な教育データを適切に扱いつつ、明日の指導や教育施策の改善につなげていく質の高い教育データサイエンス実践の可能性が開けていくだろう。
（飯窪 真也）

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
第６部  本研究のまとめと今後の展望について 章 本研究のまとめ
本研究のまとめ
第 1 章章 今後の展望
今後の展望
第 2 章235

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第 １ 章  本 研 究 の ま とめ  
本研究では、学習科学、教育測定、教科教育、データサイエンスの学術的知見と、学校現場での教育実践的知見や実証データ等を架橋して、全国学力・学習状況調査（以下、全国学調という）の結果を分析することにより、学力アセスメントの改善充実に資する新たな知見を得ることができた。本章ではその成果を簡潔にまとめて示す。
きた。本章ではその成果を簡潔にまとめて示す。

第１節 統計的な分析から資質・能力を問い直す－第２部より
 現況分析班においては、教育測定と教科教育の専門家が協働し、教科等横断的な視点に立った資質・能力を見取る仕組みを見いだした。本研究ではまず、全国学調の結果等からわかるつまず
き・課題を、教科特有のものと教科共通のものに分けて検討し、教科に共通して見られるつまずき・課題について、以下の六点にまとめた。
き・課題について、以下の六点にまとめた。
①複数の資料から必要な情報をうまく見いだすことができないこと①複数の資料から必要な情報をうまく見いだすことができないこと
②複数の情報をうまく関連付けて考えることができないこと②複数の情報をうまく関連付けて考えることができないこと
③概念的な理解に至っていないこと③概念的な理解に至っていないこと
④個別の知識が生きて働く知識となっていないこと④個別の知識が生きて働く知識となっていないこと
⑤日常の事象について、目的に応じた課題の解決ができないこと（結果の意味を考察できないこ⑤日常の事象について，目的に応じた課題の解決ができないこと（結果の意味を考察できないこと）と）
⑥根拠を明確にした説明をすることができないこと⑥根拠を明確にした説明をすることができないこと
次に、全国学調の結果データを複数教科まとめて統計的に分析することで、教科の枠を超えて、統計的に同じ資質・能力を問うていると考えられる問題をグループ化した。それらの問題群は、
特に中学校調査において、主に教科ごとに分類されており、統計的にも教科特有の資質・能力が存在することが裏付けられた。一方で、複数の教科からなる問題群も出現した。それらの問題群には、提示された条件に沿って考えを記述する問題や、一度出た情報を用いて考えを再構築する
問題、図表を読み取ったり複数の情報を関連づけたりする問題などが含まれている。これらの問題が問う資質・能力は、前述の「教科に共通して見られるつまずき・課題」と重なるものであり、
学習指導要領（平成 29
小・中学校）に記載された「学習の基盤となる資質・能力」（言 年告示年告示小・中学校）に記載された「学習の基盤となる資質・能力」（言語能力、情報活用能力、問題発見・解決能力等）に関連するものでもあると考えられる。
語能力、情報活用能力、問題発見・解決能力等）に関連するものでもあると考えられる。

統計的な分析手法を用いて、各教科特有の資質・能力と教科横断的な資質・能力を問い直すことは、学習指導要領の次期改訂に資する視点を見いだすのに有効である可能性が示唆された。
第２節 作問・結果分析の PDCA サイクルの質的向上－第３部より
作問
 ・結果分析班においては、作問・結果分析の PDCA サイクルの質を向上させる取組を行った。
まず、学習科学の知見を活用して、児童生徒の解答に至るまでの思考プロセスを思考発話調査に第２節 作問・結果分析の 3'&$ サイクルの質的向上－第３部より
よって確認することで、児童生徒のもつ課題を明らかにし、ほかの結果分析と合わせて学習指導
作問・結果分析班においては、作問・結果分析の 3'&$ サイクルの質を向上させる取組を行った。
の充実に役立てることができた。あわせて、作問者が児童生徒の解答に至るまでの思考プロセス
まず、学習科学の知見を活用して、児童生徒の解答に至るまでの思考プロセスを思考発話調査にに関する知見を深めることで、より課題が明確になる選択肢や誤答の解答類型の作成が可能とな
よって確認することで、児童生徒のもつ課題を明らかにし、ほかの結果分析と合わせて学習指導ることや、問いたい資質・能力を正確に問う問題作成が可能になることなども確認できた。
の充実に役立てることができた。あわせて、作問者が児童生徒の解答に至るまでの思考プロセス
また、教育測定の知見も活用して、項目反応理論（IRT）による項目パラメータ（識別力、困難に関する知見を深めることで、より課題が明確になる選択肢や誤答の解答類型の作成が可能とな度）の値や、正答数別類型割合（G-P 分析図）・項目特性曲線・項目情報曲線のグラフの形状から、ることや、問いたい資質・能力を正確に問う問題作成が可能になることなども確認できた。
調査問題の特性を分析することで、その信頼性と妥当性を検証する取組の有効性を検討した。一236

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般的に識別力の低い問題は評価されないが、その原因が、作問の段階で想定していた解答プロセ
また、教育測定の知見も活用して、項目反応理論（,57）による項目パラメータ（識別力、困難スと児童生徒の実態に生じた差である場合は、作問者が児童生徒の解答に至るまでの思考プロセ度）の値や、正答数別類型割合（*3 分析図）・項目特性曲線・項目情報曲線のグラフの形状から、
スに関する知見を深めることで解決できることなどを確認した。一方、全国学調の場合は、識別調査問題の特性を分析することで、その信頼性と妥当性を検証する取組の有効性を検討した。一
力の低い問題を一概に除外すべきではないといった見解も出された。例えば、識別力が低い問題
般的に識別力の低い問題は評価されないが、その原因が、作問の段階で想定していた解答プロセの中には、問うた知識が学校現場で十分に扱われていないために、正答数の多い児童生徒の正答
スと児童生徒の実態に生じた差である場合は、作問者が児童生徒の解答に至るまでの思考プロセ
率が低くなった問題が含まれている場合もある。このような場合、当該問題は指導の現状を把握
スに関する知見を深めることで解決できることなどを確認した。一方、全国学調の場合は、識別できる価値の高い問題だと解釈することもできる。今後も、調査の目的に沿って、統計的な数値
力の低い問題を一概に除外すべきではないといった見解も出された。例えば、識別力が低い問題
やデータの解釈を進める必要があるだろう。
の中には、問うた知識が学校現場で十分に扱われていないために、正答数の多い児童生徒の正答
正答数別類型割合グラフは、教育測定の分野では、主に問題の選択肢や解答類型の質を評価す率が低くなった問題が含まれている場合もある。このような場合、当該問題は指導の現状を把握ることに用いるが、本研究では、教科教育の専門家が指導改善のポイントを見いだすことにも活できる価値の高い問題だと解釈することもできる。今後も、調査の目的に沿って、統計的な数値用した。具体的には、正答数ごとにどの解答類型に多く反応するかを可視化したグラフの特徴をやデータの解釈を進める必要があるだろう。
生かして、学力層別につまずきやすいポイントを明らかにした。専門分野を横断した研究体制だ
正答数別類型割合グラフは、教育測定の分野では、主に問題の選択肢や解答類型の質を評価す
からこそ生まれた発想であったといえる。
ることに用いるが、本研究では、教科教育の専門家が指導改善のポイントを見いだすことにも活以上のことより、学習科学の視点から、教科教育の視点で作成された作問・結果分析の枠組み用した。具体的には、正答数ごとにどの解答類型に多く反応するかを可視化したグラフの特徴をを強化し、児童生徒の認知過程に関する知見と融合する形で、テスト理論による教育測定の要素生かして、学力層別につまずきやすいポイントを明らかにした。専門分野を横断した研究体制だを加えることで、作問・結果分析のPDCA サイクルの質が向上し、調査の目的のよりよい達成にからこそ生まれた発想であったといえる。
つながることが示された。
以上のことより、学習科学の視点から、教科教育の視点で作成された作問・結果分析の枠組み
前述の研究成果は、PBT での全国学調の調査結果を中心に進めて得られたものだが、CBT におを強化し、児童生徒の認知過程に関する知見と融合する形で、テスト理論による教育測定の要素
いてもこのPDCA サイクルは変わらないことと、問題解決過程をより精緻に問うことができるとを加えることで、作問・結果分析のPDCA サイクルの質が向上し、調査の目的のよりよい達成にいった
CBT の強みを生かした学力アセスメントの持続的な変革につながる可能性などが検討さつながることが示された。
れた。
前述の研究成果は、PBT での全国学調の調査結果を中心に進めて得られたものだが、CBT においてもこの PDCA サイクルは変わらないことと、問題解決過程をより精緻に問うことができるといった
第３節 CBT
IRTの強みを生かした学力アセスメントの持続的な変革につながる可能性などが検討さを活用した学力調査の在り方－第４部より測定技術班においては、全国学調の目的に沿って IRT を導入した際に、測定内容や調査方法がれた。
どのように変化するかという前提を確認したうえで、問題バンクの在り方や作問・結果分析の枠

組みについて検討した。
第３節 ,57 を活用した学力調査の在り方－第４部より
まず、調査の目的を「指導改善」と「政策の効果の検証」の二つに整理し、IRTを導入すること
測定技術班においては、全国学調の目的に沿って IRT を導入した際に、測定内容や調査方法がで得られる新たな価値について、その目的ごとに確認した。前者においては、別の年度と共通す
どのように変化するかという前提を確認したうえで、問題バンクの在り方や作問・結果分析の枠る調査問題を準備し、それらを使って調査年度間の得点（IRTで算出した学力スコア）の等化を組みについて検討した。

 行うことで、児童生徒の学力の変化を測ることができるとした。後者においては、複数の問題フ まず、調査の目的を「指導改善」と「政策の効果の検証」の二つに整理し、IRT を導入すること
ォームを使って出題内容を網羅的にすることで、網羅的な能力の測定や、自治体や学校といったで得られる新たな価値について、その目的ごとに確認した。前者においては、別の年度と共通す
母集団の特性のより適切な把握ができることなどを示した。ここでは、各問題フォームに共通する調査問題を準備し、それらを使って調査年度間の得点（IRT で算出した学力スコア）の等化をる問題を準備し、それらを使ってフォーム間の得点の等化を行う方法が用いられる。また、複数行うことで、児童生徒の学力の変化を測ることができるとした。後者においては、複数の問題フ
の問題フォームを使うことは、調査を複数日で実施する
CBT においては、問題漏えいリスクを軽ォームを使って出題内容を網羅的にすることで、網羅的な能力の測定や、自治体や学校といった減することにもつながる。
母集団の特性のより適切な把握ができることなどを示した。ここでは、各問題フォームに共通す
次に、問題バンクの在り方について、全国学調の悉皆調査と経年変化分析調査の関係性を踏まる問題を準備し、それらを使ってフォーム間の得点の等化を行う方法が用いられる。また、複数
え、それらの調査結果を等化し比較可能にする案として「共通受検者による等化」を行う案につの問題フォームを使うことは、調査を複数日で実施する CBT においては、問題漏えいリスクを軽いて検討し、その在り方や長所・短所などをまとめた。
減することにもつながる。
さらに、結果分析の枠組みを、古典的テスト理論（CTT）と IRT の二つに分けて整理した。

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による結果分析の内容は IRT 導入前と変わらないが、算出方法が変わるものがあることを確 CTT 次に、問題バンクの在り方について、全国学調の悉皆調査と経年変化分析調査の関係性を踏ま認した。具体的には、各問題の解答類型別児童生徒割合や各問題の正答率、質問紙項目の集計なえ、それらの調査結果を等化し比較可能にする案として「共通受検者による等化」を行う案につどは、IRT
導入の前と同様の方法で算出されるが、児童生徒の能力分布や成績レベルごとの解答
いて検討し、その在り方や長所・短所などをまとめた。
分析図）、点双列相関係数（I-T 相関）は、IRTによって算出された得 類型別児童生徒割合（G-P さらに、結果分析の枠組みを、古典的テスト理論（CTT）とIRT の二つに分けて整理した。
点を用いることになる。
CTT による結果分析の内容は IRT 導入前と変わらないが、算出方法が変わるものがあることを確
IRT による分析の枠組みとしては、児童生徒の得点を算出する一連のプロセスが追加される。
認した。具体的には、各問題の解答類型別児童生徒割合や各問題の正答率、質問紙項目の集計な
まず、スクリープロット等で一次元性を、Q3
統計量で局所独立性を確認し、IRT の前提条件を満どは、IRT 導入の前と同様の方法で算出されるが、児童生徒の能力分布や成績レベルごとの解答たしていることを確かめる。次に、問題の項目パラメータの推定、すなわち項目の尺度調整を行
類型別児童生徒割合（G-P 分析図）、点双列相関係数（I-T 相関）は、IRT によって算出された得ってから、それを用いて児童生徒の得点を算出する。過年度調査やシミュレーションの結果から、点を用いることになる。
項目パラメータの推定には２PLモデル、個々の児童生徒の得点の推定には EAP、母集団の特性を
IRT による分析の枠組みとしては、児童生徒の得点を算出する一連のプロセスが追加される。
示す平均得点や標準偏差はPV を使うのが望ましいと考えた。最後に、年度間の得点を等化し、学
まず、スクリープロット等で一次元性を、Q3
統計量で局所独立性を確認し、IRTの前提条件を満力の経年変化を確認できる最終的な得点を決定する。このような
IRT による分析が追加されるこたしていることを確かめる。次に、問題の項目パラメータの推定、すなわち項目の尺度調整を行とで、データ処理の流れは現行の全国学調よりも複雑になるため、新たな作業工程等については、ってから、それを用いて児童生徒の得点を算出する。過年度調査やシミュレーションの結果から、試行検証も踏まえて慎重に検討する必要がある。
項目パラメータの推定には２PL モデル、個々の児童生徒の得点の推定には EAP、母集団の特性をあわせて、IRT を導入することによって、作問の枠組みも変わる。特に、様々な能力の児童生徒
示す平均得点や標準偏差はPV を使うのが望ましいと考えた。最後に、年度間の得点を等化し、学に対応するために、様々な難易度の問題を幅広く準備することは重要である。これらは作問のコ
力の経年変化を確認できる最終的な得点を決定する。このような IRTによる分析が追加されるこストや作業量を増大させるため、対応可能な範囲については、実施体制やスケジュールに合わせとで、データ処理の流れは現行の全国学調よりも複雑になるため、新たな作業工程等については、た判断が必要になるだろう。また、経年変化を測るために、別の年度の調査と共通する問題を非試行検証も踏まえて慎重に検討する必要がある。

 公開問題として作成することや、それらを各問題フォームに適切に配置することも求められる。
 あわせて、IRT を導入することによって、作問の枠組みも変わる。特に、様々な能力の児童生徒
ほかにも、複数ある問題フォームを複数日にわたってどのように配信するかについて、検討するに対応するために、様々な難易度の問題を幅広く準備することは重要である。これらは作問のコ必要がある。調査日ごと、もしくは教育委員会・学校・学級ごとに同一フォームを配信すること
ストや作業量を増大させるため、対応可能な範囲については、実施体制やスケジュールに合わせや、児童生徒ごとに複数フォームをランダムに配信することなどのパターンを想定して、その長た判断が必要になるだろう。また、経年変化を測るために、別の年度の調査と共通する問題を非所と短所についてまとめた。
公開問題として作成することや、それらを各問題フォームに適切に配置することも求められる。

ほかにも、複数ある問題フォームを複数日にわたってどのように配信するかについて、検討する必要がある。調査日ごと、もしくは教育委員会・学校・学級ごとに同一フォームを配信すること
第４節 教育データの分析・研究のモデルケースによる考察－第５部より
データサイエンス班においては、学力調査等の教育データを使った三つの分析・研究を行うこや、児童生徒ごとに複数フォームをランダムに配信することなどのパターンを想定して、その長とにより、教育データを分析、活用する際の具体的な進め方のモデルケースを示すとともに、そ所と短所についてまとめた。
のプロセスで生じうる現実的な課題を明らかにすることで、今後の指針につながる示唆を得た。
第４節 教育データの分析・研究のモデルケースによる考察－第５部より
1-データサイエンス班においては、学力調査等の教育データを使った三つの分析・研究を行うこ1 大規模調査のデータ分析のモデルケース
大規模調査のデータ分析のモデルケースとして、全国学調と教育情報化実態調査の結果データとにより、教育データを分析、活用する際の具体的な進め方のモデルケースを示すとともに、そを結合して、児童生徒の得点や学習状況と教員のICT 活用指導力等との関係を明らかにする分析のプロセスで生じうる現実的な課題を明らかにすることで、今後の指針につながる示唆を得た。
を行った。このような二つ以上の調査を対象としたクロス分析では、データを結合するための共
通の情報が必要となるため、情報の形式やコードの標準化が求められる。また、結果データは、 大規模調査のデータ分析のモデルケース 調査後に二次利用されることもあるため、加工済みの集計値だけでなく、個人単位のローデータ
 大規模調査のデータ分析のモデルケースとして、全国学調と教育情報化実態調査の結果データとして残すことが必要である。あわせて、調査の目的にもよるが、質問項目の回答が肯定的なもを結合して、児童生徒の得点や学習状況と教員の ICT 活用指導力等との関係を明らかにする分析のに偏ると、ほかのデータとの相関関係が認められにくくなるため、項目や調査の計画を綿密にを行った。このような二つ以上の調査を対象としたクロス分析では、データを結合するための共立てる必要がある。今回の分析では、この三点に課題が見られ、分析の障壁になることを示した
通の情報が必要となるため、情報の形式やコードの標準化が求められる。また、結果データは、調査後に二次利用されることもあるため、加工済みの集計値だけでなく、個人単位のローデータ

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点は示唆的である。これらはいずれも調査を実施する側の課題であるため、今後、より幅広いデとして残すことが必要である。あわせて、調査の目的にもよるが、質問項目の回答が肯定的なもータ利活用を推進するのであれば、調査を実施する主体において検討を進めることが望まれる。
のに偏ると、ほかのデータとの相関関係が認められにくくなるため、項目や調査の計画を綿密に一方、教育データを分析、活用する側への示唆としては、全国学調の正答率をそのまま使うの立てる必要がある。今回の分析では、この三点に課題が見られ、分析の障壁になることを示した
ではなく、質問項目との正確な相関係数を求めるため、IRT に学校情報を組み込んで算出した学力点は示唆的である。これらはいずれも調査を実施する側の課題であるため、今後、より幅広いデの推定値を用いたが、学校間の学力の違いが小さかったり、質問項目の回答に偏りがあったりすータ利活用を推進するのであれば、調査を実施する主体において検討を進めることが望まれる。
による得点の算出は専門的な知識が必 る場合は相関係数の値が低く出ることが挙げられる。IRT 一方、教育データを分析、活用する側への示唆としては、全国学調の正答率をそのまま使うの要となるが、将来的に全国学調のローデータにそれがあらかじめ含まれるようになれば、多くのではなく、質問項目との正確な相関係数を求めるため、,57 に学校情報を組み込んで算出した学力
人にとって比較的容易に質の高い分析が可能になるだろう。また、たとえ全ての項目の相関係数の推定値を用いたが、学校間の学力の違いが小さかったり、質問項目の回答に偏りがあったりすが低くても、数値が上位の項目に着目して、専門家が教育現場の実態等に照らしてデータを読みる場合は相関係数の値が低く出ることが挙げられる。IRTによる得点の算出は専門的な知識が必解くことで、「教員のICT 活用指導力が協働的な学びの質を高め、児童生徒の学力向上につなが要となるが、将来的に全国学調のローデータにそれがあらかじめ含まれるようになれば、多くのるのではないか」といった焦点を絞って検証する価値のある仮説が得られるということもわかっ人にとって比較的容易に質の高い分析が可能になるだろう。また、たとえ全ての項目の相関係数た。
が低くても、数値が上位の項目に着目して、専門家が教育現場の実態等に照らしてデータを読み
公的データを用いた今回の分析は、行政、データサイエンス等の専門家、教育の専門家の協働解くことで、「教員のICT 活用指導力が協働的な学びの質を高め、児童生徒の学力向上につながで知見を得たものである。教育データの利活用を進めるために、行政、研究、教育の関係者の日
るのではないか」といった焦点を絞って検証する価値のある仮説が得られるということもわかっ
常的な連携が重要と考える。
た。

  公的データを用いた今回の分析は、行政、データサイエンス等の専門家、教育の専門家の協働
1で知見を得たものである。教育データの利活用を進めるために、行政、研究、教育の関係者の日-2 自治体と研究機関との連携による教育データの利活用のモデルケース
自治体と研究機関との連携による教育データの利活用のモデルケースとして、堺市が IRT 調査
常的な連携の重要性が示唆される。

 や RST（リーディングスキルテスト）、全国学調等の結果データを提供し、滋賀大学の研究者がデータ分析を行うことで、学力低位層の状況を把握する共同研究に取り組んだ。
 自治体と研究機関との連携による教育データの利活用のモデルケース
堺市が独自に行っている学力の伸びをみる
IRT 調査のうち、数学の成績とアンケートで測定さ自治体と研究機関との連携による教育データの利活用のモデルケースとして、堺市がIRT 調査れている情意的側面との関係を可視化したところ、“学習方略の適切さ”、“学習に対するポジや RST（リーディングスキルテスト）、全国学調等の結果データを提供し、滋賀大学の研究者がデティブな自己評価”、“授業に対する肯定的評価”については学力と中程度以上の正の相関が見ータ分析を行うことで、学力低位層の状況を把握する共同研究に取り組んだ。
られた。
“規範意識の高さ”と学力の相関は正ではあったがこれよりは弱いものであった。堺市で堺市が独自に行っている学力の伸びをみる,57 調査のうち、数学の成績とアンケートで測定さの分析結果の活用の一例を挙げると、学力低位層の減少に向けて、学力低位層と学力非低位層のれている情意的側面との関係を可視化したところ、“学習方略の適切さ”、“学習に対するポジ
質問項目の分布の差を分析した内容が、堺市で課題と捉えている内容と一致しており、教科教育
ティブな自己評価”、“授業に対する肯定的評価”については学力と中程度以上の正の相関が見
施策の検討のエビデンスの一つとなった。
本共同研究では、研究者によるデータ分析の結果から、られた。
“規範意識の高さ”と学力の相関は正ではあったがこれよりは弱いものであった。堺市で自治体の抱える教育課題を克服するための新たな示唆を得るとともに、その一連の業務を、自治の分析結果の活用の一例を挙げると、学力低位層の減少に向けて、学力低位層と学力非低位層の体職員のデータリテラシー向上につなげることもできた。また、全国学調で明らかになった学力
質問項目の分布の差を分析した内容が、堺市で課題と捉えている内容と一致しており、教科教育
低位層について、自治体が行う別の調査と結びつけることで、その状況がより詳細に把握できた施策の検討のエビデンスの一つとなった。本共同研究では、研究者によるデータ分析の結果から、ことにも価値がある。
自治体の抱える教育課題を克服するための新たな示唆を得るとともに、その一連の業務を、自治
一方、既存の調査を活用しているため、「学力低位層の状況を把握する」といった自治体独自の体職員のデータリテラシー向上につなげることもできた。また、全国学調で明らかになった学力
目的を達成するのに有効なデータが十分に収集できていないという課題も見られた。より目的に低位層について、自治体が行う別の調査と結びつけることで、その状況がより詳細に把握できた
沿ったデータ分析を可能にするには、調査設計やデータ収集の方法の検討段階から研究者の参画ことにも価値がある。
を得て、進めていくことが必要になるだろう。
一方、既存の調査を活用しているため、「学力低位層の状況を把握する」といった自治体独自の目的を達成するのに有効なデータが十分に収集できていないという課題も見られた。より目的に
1沿ったデータ分析を可能にするには、調査設計やデータ収集の方法の検討段階から研究者の参画-3 全国学調分析ワークショップ開発
教育に関する継続的な検証改善サイクルの確立に貢献するため、全国学調の結果を活用した二を得て、進めていくことが必要になるだろう。

 つのワークショップを開発した。

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16:34:24 「認知過程分析ワークショップ」では、全国学調の問題を解いたり、正答数別解答類型割合グ
 全国学調分析ワークショップ開発
ラフやクロス集計を使って結果の分析をしたりすることで、児童生徒の問題解決に至る認知過程
教育に関する継続的な検証改善サイクルの確立に貢献するため、全国学調の結果を活用した二に理解を深め、そこから授業改善のヒントが得られるよう支援した。実際に算数の調査問題で行つのワークショップを開発した。
ったワークショップでは、「解決を計算に頼っているので、質的な推論が弱い」、「学んでいるとき「認知過程分析ワークショップ」では、全国学調の問題を解いたり、正答数別解答類型割合グに『何となく』理解していて、理由を納得したり、学んだことを一般化して定着させたりするこ
ラフやクロス集計を使って結果の分析をしたりすることで、児童生徒の問題解決に至る認知過程とに課題があるのではないか」といった発見があった。
に理解を深め、そこから授業改善のヒントが得られるよう支援した。実際に算数の調査問題で行「効果検証ワークショップ」では、教室あるいは学校単位で行った学習指導の充実が、実際にったワークショップでは、「解決を計算に頼っているので、質的な推論が弱い」、「学んでいるとき
児童生徒の学力向上につながったのかを検証するために必要な考え方を学べるようにした。このに『何となく』理解していて、理由を納得したり、学んだことを一般化して定着させたりするこ
ワークショップを通して、
以下のような教育データサイエンスのポイントをつかむことができた。
とに課題があるのではないか」といった発見があった。
・数値として表れている結果が測定したいものを表しているとは限らないことや、測定したいも「効果検証ワークショップ」では、教室あるいは学校単位で行った学習指導の充実が、実際にのを測定するためにはその目的に応じて調査方法や指標の設定を工夫する必要があること
児童生徒の学力向上につながったのかを検証するために必要な考え方を学べるようにした。この・どのような実験・観察・調査を行うかで現実世界の見え方が変わり、得られたデータをどのよ
ワークショップを通して、以下のような教育データサイエンスのポイントをつかむことができた。

うな尺度で処理・変換し、どう分析するかによって結果の解釈が変わってくること・数値として表れている結果が測定したいものを表しているとは限らないことや、測定したいも・統計的な処理自体は児童生徒の学習に関する問題や仮説を生成しないこと、そこで「認知過程のを測定するためにはその目的に応じて調査方法や指標の設定を工夫する必要があること
分析ワークショップ」のような問題・仮説発見活動と組み合わせることで、仮説に従ったデー
・どのような実験・観察・調査を行うかで現実世界の見え方が変わり、得られたデータをどのよ
タ収集・処理が可能になり、問題や仮説の精緻化、さらなる発見ができることうな尺度で処理・変換し、どう分析するかによって結果の解釈が変わってくること
今回のワークショップは一例ではあるが、同じ学力調査の結果でも、平均正答率からどの問題
・統計的な処理自体は児童生徒の学習に関する問題や仮説を生成しないこと、そこで「認知過程が難しかったか、この児童生徒はどの学力層に位置しているかを把握するだけでなく、分析の視
分析ワークショップ」のような問題・仮説発見活動と組み合わせることで、仮説に従ったデー
点や方法によって児童生徒が日々の学習の積み重ねによって形成してきた学び方やつまずき方のタ収集・処理が可能になり、問題や仮説の精緻化、さらなる発見ができること
傾向を捉えるために活用することもできることを示した。学力調査をこのような目的で活用でき今回のワークショップは一例ではあるが、同じ学力調査の結果でも、平均正答率からどの問題るものとして捉え直すことが、教育現場における授業改善の PDCA サイクルの一環に学力調査を位が難しかったか、この児童生徒はどの学力層に位置しているかを把握するだけでなく、分析の視置付けるために必要であるだろう。そのためには、教育データ分析の専門家を増やすことと同時
点や方法によって児童生徒が日々の学習の積み重ねによって形成してきた学び方やつまずき方のに、教育データを扱う行政関係者や教員等に教育データに関する見方や考え方を育む上記のよう傾向を捉えるために活用することもできることを示した。学力調査をこのような目的で活用できな機会を一層拡大していくことが求められる。
るものとして捉え直すことが、教育現場における授業改善の 3'&$ サイクルの一環に学力調査を位置付けるために必要であるだろう。そのためには、教育データ分析の専門家を増やすことと同時
1-1～1-3 の三つの分析から、教育データを分析、活用する際の指針として、以下の四つの論点に、教育データを扱う行政関係者や教員等に教育データに関する見方や考え方を育む上記のように整理できた。
な機会を一層拡大していくことが求められる。
（１）データの整理、利活用を視野に入れたデータ取得方法の洗練 （２）調査の目的の明確化とそれに即した調査設計 ～ の三つの分析から、教育データを分析、活用する際の指針として、以下の四つの論点（３）データの解釈に対する習熟の必要性に整理できた。
（４）教育行政、教育現場と多様な専門家との連携（１）データの整理、利活用を視野に入れたデータ取得方法の洗練

（２）調査の目的の明確化とそれに即した調査設計（鈴村（３）データの解釈に対する習熟の必要性

愛子）（４）教育行政、教育現場と多様な専門家との連携
（鈴村 愛子）

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第２章  今後の展望 
日本における公的な学力アセスメントには、学習指導要領の改訂に向けてその実施状況等を調査する学習指導要領実施状況調査（10 年に 1 度程度の実施）や特定の課題に関する調査、国の教育施策の検証に生かすために全国的な学力の経年変化を調査する経年変化分析調査（３年に１度程度の実施、全国学調の補完調査）などがあるが、本研究では、義務教育の機会均等とその水準の維持向上のために、地方自治体や学校ごとの児童生徒の学力や学習状況を全国的に調査する全
国学調の本体調査（毎年度実施）に焦点を当てた。そのため、本章では、全国学調の本体調査を中心に、今後の学力アセスメントへの展望を述べる。
中心に、今後の学力アセスメントへの展望を述べる。


第１節 学力を評価する機能の充実 
全国学調の目的を改めて確認すると、次のとおりである。
全国学調の目的を改めて確認すると、次のとおりである。

「義務教育の機会均等とその水準の維持向上の観点から、全国的な児童生徒の学力や学習状況を把握・分析し、教育施策の成果と課題を検証し、その改善を図るとともに、学校における児童生徒への学習指導の充実や学習状況の改善等に役立てる。さらに、そのような取組を通じて、教育に関する継続的な検証改善サイクルを確立する。」
育に関する継続的な検証改善サイクルを確立する。」


全国学調は、その目的に合わせて悉皆で行われ、地方自治体や学校には、その調査結果を提供してきた。今後は、2018
年 6月に閣議決定された「第月に閣議決定された「第 
3 期教育振興基本計画」において、「客観してきた。今後は、年
的な根拠を重視した教育政策の推進」が位置付けられたことも踏まえ、国として、学力の評価指標として、より信頼性の高いものを提示していく必要があるだろう。
標として、より信頼性の高いものを提示していく必要があるだろう。
例えば、IRT を用いた統計的な学力の推定方法を用いることができれば、一度の調査で幅広い問題を出題できることに加えて、問題ごとの難易度も加味して学力が算出されるため、より真の学力に近い値を算出することが可能となる。また、そのようにして算出された学力スコアは、IRTによって前年度との経年比較が可能となり、教育施策の成果と課題を検証するのによりふさわし
い機能を備えた調査となる。ただし、学力スコアのような推定値は、データ数が小さくなればなるほど誤差が大きくなるため、特に小規模の自治体や学校については、結果の取扱いに注意が必要となる。このように、IRT が導入されることで、提供される数値の種類やそれが持つ意味合いが変わる場合があり、それらを適切に取り扱うためのデータリテラシー向上も含めた運用が求め
られる。
られる。
あわせて、使用する調査問題が学力を測定するにふさわしいものとなるよう、作問者はその信頼性と妥当性を確保することに努めなければならない。信頼性を確保するためには、能力の異なる児童生徒を適切に測定できるよう、一定の識別力をもつ様々な難易度の問題を準備するとともに、多くの観点から学力を測定できるよう、できる限り多くの問題数を準備する必要がある。今後は、作成した問題を試行・検証するなどしてその難易度を確認しておき、意図的にそれらを配置すればよいだろう。また、妥当性を確保するためには、測りたい能力を正確に測ることのできる調査問題を作成する必要がある。そのため、解答プロセスで発揮させたい資質・能力を引き出せる問題になっているかといった視点から調査問題を検証することは、今後の重要な課題である。

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自治体や学校に共有する結果分析だけでなく、こういった指導と学習過程を振り返る分析も積み重ねていく必要があるだろう。
重ねていく必要があるだろう。



第 ２ 節  教 育 施 策 の 検証 か ら 改 善 へ と 向 か う 好 循 環 の 創 出 
学力を評価する機能が充実した全国学調をどのように活用すれば、教育施策の検証から改善へと向かう好循環を生み出せるだろうか。
と向かう好循環を生み出せるだろうか。
現行の全国学調では、結果データを提供する以外にも、報告書の中で、問題の解答状況から児童生徒の課題を明らかにし、指導改善のポイントを示してきた。これらは問題とセットで教育委
員会や学校主催の研修の場で活用されることも多く、教員が自らの指導を振り返る機会を与えることに有効に機能した。また、各学校を所管する自治体においては、調査問題を通して学習指導要領の改訂趣旨や理念を理解するとともに、その解答状況から学習指導要領の求める資質・能力が育成されているかどうかを検証し、指導改善に役立ててきた。
が育成されているかどうかを検証し、指導改善に役立ててきた。
今後、IRT による学力スコアが各自治体に提供されれば、検証できる教育施策の範囲は広がるだろうが、これらの検証結果を、次の施策の改善に生かすにはどうすればよいのだろうか。全国
学調の調査問題や質問項目は全国共通のものであり、各自治体の特有の課題等を把握することに学調の調査問題や質問項目は全国共通のものであり、各自治体の課題等を把握するのに十分な調ついては限界がある。そのため、各自治体の教育施策に沿った改善案を検討するには、それらの査設計にはなっていない。そのため、各自治体の教育施策に沿った改善案を検討するには、それ施策を検証するために設計された自治体独自の調査が必要になる場合がある。各種の調査結果をらの施策を検証するために設計された自治体独自の調査が必要になる場合がある。各種の調査結組み合わせたデータ分析を通して、自治体の実情に即した改善策を検討することができれば、よ
果を組み合わせたデータ分析を通して、自治体の実情に即した改善策を検討することができれば、
りよい検証改善のサイクルの実現につながるだろう。
よりよい検証改善のサイクルの実現につながるだろう。
それでは、国として、このような検証改善サイクルの好循環を創出するために支援できることはないだろうか。これまでも、調査結果を活用した研修等に調査官を派遣したり、調査結果から見えた課題や指導のポイントを解説した動画を公開したりするなど、教科教育の観点から指導改善に資する取組を行ってきた。今後はこれらの取組に加えて、児童生徒の認知過程に理解を深めることで指導改善につなげる研修やデータリテラシーの向上のための取組、教育データの利活用のための仕組みづくりなど、学習科学や教育測定、データサイエンスの観点からも支援の幅を広げていくことが望ましい。
げたい。
IRT を活用した全国学調の本体調査については、本研究の成果も踏まえて令和７年度調査より部分的に導入されることが決定しており、調査結果のより一層の活用が期待される。
部分的に導入されることが決定しており、調査結果のより一層の活用が期待される。

【参考文献】【参考文献】
文部科学省（2018）.教育振興基本計画
文部科学省（）教育振興基本計画

  （https://www.mext.go.jp/content/1406127_002.pdf）（https://www.mext.go.jp/content/1406127_002.pdf）
教育再生実行会議
技術の進展に応じた教育の革新、新時代に対応した高等学校改革に
教育再生実行会議(2019).
 技術の進展に応じた教育の革新、新時代に対応した高等学校改革について(第十一次提言)
ついて
第十一次提言 （ https://www.mext.go.jp/component/b_menu/shingi/giji/__icsFiles/afieldfile/2019/08/30/1420732_
009.pdf）
009.pdf）
国立教育政策研究所
客観的根拠を重視した教育政策の推進に関する基礎的研究
国立教育政策研究所(2022).
 客観的根拠を重視した教育政策の推進に関する基礎的研究  （https://www.nier.go.jp/05_kenkyu_seika/pdf_seika/r03/r03a_1-1_honbun.pdf）（https://www.nier.go.jp/05_kenkyu_seika/pdf_seika/r03/r03a_1-1_honbun.pdf）

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文部科学省
令和７年度以降の全国学力・学習状況調査（悉皆調査）の CBT
文部科学省(2023).
 令和７年度以降の全国学力・学習状況調査（悉皆調査）の&%7 での実施について（素案）ついて（素案）

  （https://www.mext.go.jp/content/20231027-mxt_chousa02-000032443_3.pdf）（https://www.mext.go.jp/content/20231027-mxt_chousa02-000032443_3.pdf）
文部科学省
令和６年度全国学力・学習状況調査に関する実施要領
文部科学省(2023).
 令和６年度全国学力・学習状況調査に関する実施要領

  （https://www.mext.go.jp/content/20231221-mxt_chousa02-000033188-1.pdf）（https://www.mext.go.jp/content/20231221-mxt_chousa02-000033188-1.pdf）
光永悠彦
テストは何を測るのか 項目反応理論の考え方. ナカニシヤ出版
光永悠彦(2017).
 テストは何を測るのか項目反応理論の考え方ナカニシヤ出版



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